Матрица путаницы и дисбалансы данных
Как мы можем определить, насколько хорошо или плохо модель справляется с классификацией наших данных? То, как компьютеры оценивают производительность модели, иногда может быть трудно понять или чрезмерно упростить поведение модели в реальном мире. Для создания моделей, которые работают удовлетворительно, необходимо найти интуитивно понятные способы их оценки и понять, как эти метрики могут предвзять наше представление.
Цели обучения
В этом модуле вы будете:
- Оценка производительности моделей классификации.
- Просмотрите метрики для улучшения моделей классификации.
- Смягчение проблем с производительностью, вызванных дисбалансом данных.
Предварительные требования
Базовое знакомство с моделями классификации