 וואָס זענען די קרייטיריאַ פֿאַר יוואַליוייטינג אַ מאַשין לערנען מאָדעל?
עוואַלואַטינג אַ מאַשין לערנען מאָדעל ינוואַלווז אַססעססינג ווי גוט עס פּערפאָרמז אין טערמינען פון אַקיעראַסי, פּינטלעכקייַט, צוריקרופן און אנדערע באַטייַטיק מעטריקס. די ספּעציפיש קרייטיריאַ געניצט קענען בייַטן דיפּענדינג אויף די טיפּ פון פּראָבלעם און די טיפּ פון מאָדעל וואָס איז געניצט. דאָ זענען עטלעכע פּראָסט קרייטיריאַ פֿאַר יוואַליוייטינג אַ מאַשין לערנען מאָדעל: 1. אַקיעראַסי: דאָס מעסטן די פּראָצענט פון ריכטיק פֿאָרויסזאָגן געמאכט דורך די מאָדעל. 2. פּרעסיסיאָן: דאָס מעסטן די פּראָפּאָרציע פון positive פֿאָרויסזאָגן וואָס זענען פאקטיש אמת positive. 3. צוריקרופן: דאָס מעסטן די פּראָפּאָרציע פון פאַקטיש positive קאַסעס וואָס זענען ריכטיק יידענאַפייד דורך די מאָדעל. 4. F1 כעזשבן: דאָס איז די האַרמאָניק מיטל פון פּינטלעכקייַט און צוריקרופן, פּראַוויידינג אַ איין כעזשבן וואָס באַלאַנסט ביידע מעטריקס. 5. שטח אונטער די ופנעמער אַפּערייטינג קעראַקטעריסטיקס (ROC) ויסבייג: דאָס סאַמערייזיז די האַנדל-אַוועק צווישן די אמת positive קורס און פאַלש positive קורס פֿאַר אַ קלאַססיפיער ווייַל די שוועל איז וועריד. 6. מיינען אַבסאָלוט טעות (MAE): דאָס מעסטן די דורכשניטלעך מאַגנאַטוד פון די ערראָרס אין אַ גאַנג פון פֿאָרויסזאָגן, אָן קאַנסידערינג זייער ריכטונג. 7. Mean Squared Error (MSE): דעם מעסטן די דורכשניטלעך סקווערד חילוק צווישן די פּרעדיקטעד און פאַקטיש וואַלועס, פּלייסינג מער וואָג אויף גרעסערע ערראָרס. 8. צעמישונג מאַטריץ: דאָס איז אַ טיש וואָס ווייזט די נומער פון ריכטיק און פאַלש פֿאָרויסזאָגן פֿאַר יעדער קלאַס, אַלאַוינג פֿאַר אַ מער דיטיילד אַנאַליסיס פון די פאָרשטעלונג פון די מאָדעל. דאָס זענען בלויז עטלעכע פון די קרייטיריאַ וואָס איר קענען נוצן צו אָפּשאַצן אַ מאַשין לערנען מאָדעל. עס איז וויכטיק צו קלייַבן די צונעמען מעטריקס פֿאַר דיין ספּעציפיש פּראָבלעם און צו נוצן עטלעכע פאַרשידענע אפשאצונג טעקניקס צו באַקומען אַ גאַנץ בילד פון די פאָרשטעלונג פון די מאָדעל.