Какие метрики используются для оценки качества моделей машинного обучения?

@kameron 

Существует множество метрик, которые используются для оценки качества моделей машинного обучения, в зависимости от типа задачи, например, задачи классификации, регрессии или кластеризации. Некоторые из наиболее распространенных метрик перечислены ниже:

1. Для задач классификации:

• Accuracy (точность) - доля правильных ответов
• Precision (точность) - доля правильных положительных ответов среди всех положительных ответов
• Recall (полнота) - доля правильных положительных ответов среди всех реальных положительных случаев
• F1-score - среднее гармоническое между точностью и полнотой
• ROC AUC - площадь под кривой ROC (Receiver Operating Characteristic)

1. Для задач регрессии:

• Mean Squared Error (MSE) - среднеквадратичная ошибка
• Mean Absolute Error (MAE) - средняя абсолютная ошибка
• R-squared (коэффициент детерминации) - доля объясненной дисперсии

1. Для задач кластеризации:

• Silhouette Score - средняя силуэтная ширина, которая измеряет, насколько объект похож на свой кластер, по сравнению с другими кластерами
• Calinski-Harabasz Index - отношение межкластерного расстояния к внутрикластерному расстоянию

Кроме того, существуют специфические метрики для различных типов моделей и задач, например, mean Average Precision (mAP) для задачи обнаружения объектов или perplexity для языковых моделей. Важно выбирать подходящую метрику, чтобы корректно оценить качество модели и сравнить ее с другими моделями.

@kameron 

Вот список наиболее распространенных метрик для оценки качества моделей машинного обучения:

1. Accuracy (точность) - отношение правильно угаданных ответов к общему числу случаев.
2. Precision (точность) - отношение правильно угаданных положительных ответов к общему числу предсказанных положительных ответов.
3. Recall (полнота) - отношение правильно угаданных положительных ответов к общему числу положительных ответов.
4. F1 score - среднее гармоническое между precision и recall.
5. AUC-ROC (Area under the Curve Receiver Operating Characteristics) - площадь под кривой ROC.
6. Log Loss - функция стоимости, которая показывает, насколько хорошо модель соответствует истинной функции потерь.
7. RMSE (root mean squared error) - корень из среднеквадратической ошибки.
8. MAE (mean absolute error) - средняя абсолютная ошибка.
9. R-squared (коэффициент детерминации) - показывает, насколько хорошо модель соответствует данным.
10. Confusion matrix (матрица ошибок) - таблица, показывающая, сколько ответов было правильным и сколько ошибочным.