«Смелость учиться ML Глубокий погружение в F1, Полноту, Точность и ROC-кривые».
Смелость погрузиться в мир ML глубокий взгляд на F1, полноту, точность и ROC-кривые
F1-балл: ваш ключевой показатель для несбалансированных данных — но вы действительно знаете, почему?
Добро пожаловать обратно в наше путешествие с серией “Courage to Learn ML”. В этом уроке мы исследуем тонкий мир метрик. Многие материалы представляют эти метрики или углубляются в их математические аспекты, но те «простые» вычисления иногда остаются непонятными. Для тех, кто новичок в этой теме, я рекомендую ознакомиться с подробной публикацией Шервина и исчерпывающим руководством от neptune.ai.
В типовых подготовках к собеседованиям по науке о данных, когда речь идет о работе с несбалансированными данными, часто используется показатель F1-балл, известный как гармоническое среднее полноты и точности. Однако логика того, почему F1-балл особенно подходит для таких случаев, зачастую остается без объяснения. В этой публикации мы посвятим себя раскрытию этих причин, помогая вам понять выбор конкретных метрик в различных сценариях.
Как обычно, в этой публикации будут обозначены все вопросы, с которыми мы сталкиваемся. Если вы задавались этими же вопросами, вы попали в нужное место:
- Что такое точность и полнота, и как мы можем интуитивно понять их?
- Почему точность и полнота важны и почему они часто кажутся противоречащими друг другу? Возможно ли достичь высоких уровней обоих показателей?
- Что такое F1-балл и почему мы вычисляем его как гармоническое среднее полноты и точности?
- Почему F1-балл часто используется для несбалансированных данных? Он полезен только в таких сценариях?
- Как меняется интерпретация F1-балла, когда положительный класс является большинством?
- В чем разница между кривыми PR и ROC, и когда нам следует предпочесть использование одной из них?
С фундаментальным пониманием этих метрик наш учащийся обращается к ментору, занятому стиркой белья, с первым вопросом:
- Познакомьтесь с VonGoom новаторским подходом AI к контаминированию данных в больших языковых моделях
- 6 технических профессий, которых не существовало к 2030 году из-за искусственного интеллекта и автоматизации.
- Сравнение методов обнаружения выбросов
