Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

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

www.tg-me.com/sg/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/260

1.3K viewsMar 5, 2024 at 12:03

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