Оценка качества нейронных сетей. Алгоритмы и практические примеры

Точность вычисляется как отношение числа правильно предсказанных положительных примеров к общему числу положительных предсказаний.

Алгоритм вычисления точности (precision) на основе формулы precision = (число правильно предсказанных положительных примеров) / (общее число положительных предсказаний) может быть описан следующим образом:

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

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

3.3. Сравнение предсказанных меток с исходными метками для определения числа правильно предсказанных положительных примеров.

3.4. Счетчик правильных положительных предсказаний

3.5. Счетчик общего числа положительных предсказаний

3.6. Для каждого примера в наборе данных:

– Проверка, является ли предсказанная метка положительной (т.е., модель считает пример положительным)

– Если предсказанная метка положительная, то:

– Увеличение счетчика общего числа положительных предсказаний на 1

– Проверка, является ли предсказанная метка правильной (т.

е., совпадает ли с исходной меткой класса)

– Если предсказанная метка правильная, то:

– Увеличение счетчика правильных положительных предсказаний на 1

7. Вычисление точности путем деления числа правильно предсказанных положительных примеров на общее число положительных предсказаний.

Формула для вычисления точности выглядит следующим образом:

Точность = (число правильно предсказанных положительных примеров) / (общее число положительных предсказаний)

Например, если у нас есть следующие значения:

– Число правильных предсказаний положительных примеров = 80

– Общее число положительных предсказаний = 100

Тогда, для вычисления точности:

Точность = 80 / 100 = 0.

8 или 80%

Алгоритм вычисления точности позволяет определить, насколько правильно модель идентифицирует только правильные положительные примеры.

Оценка точности в сочетании с другими метриками, такими как полнота и F1-мера, обеспечивает более полное представление о производительности модели в задачах классификации.

4. F1-мера (F1-score): это комбинированная метрика, которая учитывает и точность, и полноту модели. F1-мера вычисляется как гармоническое среднее между точностью и полнотой и предоставляет сбалансированную оценку производительности модели.