Telegram Group & Telegram Channel
Что такое отчёт о классификации (classification report)? Как его интерпретировать?

По сути, отчёт о классификации — это сводка о производительности модели-классификатора, представляющая различные метрики. Вот эти метрики:

🔹Точность (Precision) — отношение истинно положительных предсказаний к общему числу предсказанных положительных.
Precision = TP/(TP+FP)
🔹Полнота (Recall) — отношение истинно положительных предсказаний к общему числу фактических положительных.
Recall = TP / (TP + FN)
🔹F1-мера — гармоническое среднее точности и полноты.
F1-мера = 2 * (Точность * Полнота) / (Точность + Полнота)

где,
TP = Истинно положительный
TN = Истинно отрицательный
FP = Ложноположительный
FN = Ложноотрицательный

Отчёт о классификации можно создать, например, с помощью библиотеки scikit-learn, используя функцию classification_report. В такой отчёт также включён показатель support, который указывает на количество фактических вхождений класса в наборе данных.

#машинное_обучение



tg-me.com/ds_interview_lib/260
Create:
Last Update:

Что такое отчёт о классификации (classification report)? Как его интерпретировать?

По сути, отчёт о классификации — это сводка о производительности модели-классификатора, представляющая различные метрики. Вот эти метрики:

🔹Точность (Precision) — отношение истинно положительных предсказаний к общему числу предсказанных положительных.
Precision = TP/(TP+FP)
🔹Полнота (Recall) — отношение истинно положительных предсказаний к общему числу фактических положительных.
Recall = TP / (TP + FN)
🔹F1-мера — гармоническое среднее точности и полноты.
F1-мера = 2 * (Точность * Полнота) / (Точность + Полнота)

где,
TP = Истинно положительный
TN = Истинно отрицательный
FP = Ложноположительный
FN = Ложноотрицательный

Отчёт о классификации можно создать, например, с помощью библиотеки scikit-learn, используя функцию classification_report. В такой отчёт также включён показатель support, который указывает на количество фактических вхождений класса в наборе данных.

#машинное_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/260

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Should I buy bitcoin?

“To the extent it is used I fear it’s often for illicit finance. It’s an extremely inefficient way of conducting transactions, and the amount of energy that’s consumed in processing those transactions is staggering,” the former Fed chairwoman said. Yellen’s comments have been cited as a reason for bitcoin’s recent losses. However, Yellen’s assessment of bitcoin as a inefficient medium of exchange is an important point and one that has already been raised in the past by bitcoin bulls. Using a volatile asset in exchange for goods and services makes little sense if the asset can tumble 10% in a day, or surge 80% over the course of a two months as bitcoin has done in 2021, critics argue. To put a finer point on it, over the past 12 months bitcoin has registered 8 corrections, defined as a decline from a recent peak of at least 10% but not more than 20%, and two bear markets, which are defined as falls of 20% or more, according to Dow Jones Market Data.

What is Telegram?

Telegram is a cloud-based instant messaging service that has been making rounds as a popular option for those who wish to keep their messages secure. Telegram boasts a collection of different features, but it’s best known for its ability to secure messages and media by encrypting them during transit; this prevents third-parties from snooping on messages easily. Let’s take a look at what Telegram can do and why you might want to use it.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from no


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA