Tasakaalustamata klassifikatsiooni mõõdikud

1. Milliseid mõõdikuid kasutaksite klassifitseerimisülesandes?
2. Millist mõõdikut peaksite klassifikaatori hindamiseks kasutama, kui andmed on tasakaalust väljas Kuidas need tuletatakse??
3. Kuidas käsitlete tasakaalustamata andmeid klassifitseerimisel?
4. Millist mõõdikut saab kasutada klassifitseerimismudeli hindamiseks?

Milliseid mõõdikuid kasutaksite klassifitseerimisülesandes?

Klassifitseerimisprobleemi kõige sagedamini kasutatavad toimivusmõõdikud on järgmised,

• Täpsus.
• Segaduste maatriks.
• Täpsus, tagasikutsumine ja F1 skoor.
• ROC AUC.
• Logi kaotus.

Millist mõõdikut peaksite klassifikaatori hindamiseks kasutama, kui andmed on tasakaalust väljas Kuidas need tuletatakse??

Täpsusmõõdik ütleb meile, kui palju ennustatud proove on asjakohased.e. meie vead proovi õigeks klassifitseerimiseks, kui see pole tõsi. see näitaja on tasakaalustamata klassifitseerimisstsenaariumi jaoks hea valik.

Kuidas käsitlete tasakaalustamata andmeid klassifitseerimisel?

7 tasakaalustamata andmete käsitlemise tehnikat

1. Kasutage õigeid hindamismõõdikuid. ...
2. Proovige treeningkomplekti uuesti. ...
3. Kasutage K-voldi ristvalideerimist õigesti. ...
4. Pange kokku erinevad proovivõtu andmekogumid. ...
5. Proov erinevate suhetega. ...
6. Rikastage rikkalik klass. ...
7. Kujundage oma mudelid.

Millist mõõdikut saab kasutada klassifitseerimismudeli hindamiseks?

Kõvera ala (AUC) on hindamisel üks enim kasutatud mõõdikuid. Seda kasutatakse binaarse klassifitseerimise probleemi lahendamiseks. Klassifikaatori AUC on võrdne tõenäosusega, et klassifikaator asetab juhuslikult valitud positiivse näite kõrgemale kui juhuslikult valitud negatiivne näide.