Guest
Поддержать канал можно оформив подписку на 🎉 🎉 🎉 А можете скидывать монеты на Мои курсы на платформе Stepik: Метрики качества позволяют оценивать способность моделей машинного обучения восстанавливать закономерности из данных. В этом видео посмотрим, что из себя представляют усреднения по MICRO, MACRO или WEIGHTED. Метрики помогают понять, когда модель начинает переобучаться, про это явление можете посмотреть в видео () Остальные метрики классификации: 1. Accuracy - 2. Precision. Recall. Confusion Matrix - 3. F-score - 4. Micro, Macro, Weighted - Ноутбук из видео: 0:00 Ранее пройденные метрики 0:20 Подсчет метрики для нецелевого класса 0:46 Подсчет метрики для обоих классов 2:02 Возможно ли посчитать метрики для 50 классов сразу? 2:27 Задача для подсчета усреднений 2:50 Микро усреднение (Micro Average) 3:34 Микро усреднение через sklearn 3:46 Микро усреднение = Accuracy 4:22 Макро усреднение (Macro Average) 4:38 Precision для нулевого класса 5:06 Precision для нулевого класса через average=’binary’ 5:19 Precision для первого класса через average=’binary’ 5:26 Precision по макро усреднению 5:56 Precision по макро усреднению через average=’macro’ 6:09 Recall для нулевого и первого классов 6:34 Recall по макро усреднению 6:55 Recall по макро усреднению через average=’macro’ 7:03 F-score для нулевого и первого классов 7:25 F-score по макро усреднению 7:37 F-score по макро усреднению через average=’macro’ 7:48 Все макро усреднения разом 8:09 Взвешенное усреднение (Weighted Average) 8:36 Precision по взвешенному усреднению 9:32 Precision по взвешенному усреднению через average=’weighted’ 9:43 Recall по взвешенному усреднению 10:17 Recall по взвешенному усреднению через average=’weighted’ 10:26 F-score по взвешенному усреднению 11:12 F-score по взвешенному усреднению через average=’weighted’ 11:24 Все взвешенные усреднения разом 11:42 Применения микро, макро и взвешенного усреднений 11:58 Применение микро усреднения (micro average) 12:57 Применение макро усреднения (macro average) 15:00 Применение взвешенного усреднения (weighted average) 18:16 Резюме
