Оценка качества нейронных сетей. Алгоритмы и практические примеры

Мы покажем, как использовать модель для осуществления предсказаний на тестовом наборе данных и преобразовать предсказанные значения в классы.

Рассмотрим вычисление точности, полноты и F1-меры – метрики, которые позволяют оценить качество модели на основе предсказаний. Мы покажем вам, как вычислять эти метрики и как интерпретировать полученные значения.

Подведем итоги, сделаем основные выводы и обсудим перспективы развития данной темы. Вы сможете применить полученные знания на реальных данных и проанализировать результаты, а также сравнить свои модели с другими алгоритмами и методами.

Мы надеемся, что эта книга станет вашим надежным проводником в мире оценки качества моделей на основе точности и полноты. Будем рады делиться с вами знаниями и помогать вам на каждом шаге этого увлекательного исследовательского пути.

С наилучшими пожеланиями,

ИВВ

Оценка качества нейронных сетей: Алгоритмы и практические примеры

Обзор алгоритмов оценки качества моделей

Некоторые из алгоритмов оценки качества моделей, рассмотренных в книге, включают в себя:

1.

 Точность (accuracy): это простейшая метрика, которая показывает, какая доля предсказаний модели является правильными. Она вычисляется как отношение числа правильных предсказаний к общему числу предсказаний.

Алгоритм вычисления:

1.1. Получение набора данных исходных примеров и соответствующих меток классов.

1.2. Применение модели или алгоритма классификации к каждому примеру из набора данных для получения предсказанных меток классов.

1.3. Сравнение предсказанных меток с исходными метками для определения числа правильных предсказаний.

1.4. Вычисление точности (precision) путем деления числа правильно предсказанных положительных примеров на общее число положительных предсказаний.

1.5. Вычисление полноты (recall) путем деления числа правильно предсказанных положительных примеров на общее число истинно положительных примеров.

1.6. Вычисление F1-меры по формуле F1-Score = 2 * (precision * recall) / (precision + recall).

Например, если у нас есть следующие значения:

– Число правильных предсказаний положительных примеров (true positives) = 80

– Общее число положительных предсказаний (true positives + false positives) = 100

– Общее число истинно положительных примеров (true positives + false negatives) = 95

Тогда, для вычисления точности:

– Precision = 80 / 100 = 0.