Машинное обучение становится все более важным инструментом в разнообразных отраслях, от медицины и финансов до транспорта и производства. В связи с растущей популярностью машинного обучения, все больше внимания уделяется оценке качества моделей, основанных на этом подходе. Основным инструментом для оценки качества моделей являются метрики, которые позволяют оценить эффективность работы модели на определенных данных и выбрать наилучшие параметры для повышения производительности.
Выбор и интерпретация метрик может быть сложным процессом, особенно для тех, кто только начинает изучать машинное обучение. В данной книге мы стремимся объяснить сложные аспекты на доступном языке, чтобы помочь вам лучше понять, как выбирать, интерпретировать и применять метрики качества моделей машинного обучения.
В этой книге вы узнаете о разных метриках качества модели, их особенностях, применении в разных задачах машинного обучения и их интерпретации. Мы также предоставим практические примеры использования метрик для лучшего понимания их работы в реальных условиях.
Мы надеемся, что эта книга станет полезным ресурсом для тех, кто хочет углубить свои знания о выборе и применении метрик для оценки качества моделей машинного обучения. Книга будет полезна как специалистам в области машинного обучения, так и бизнес-аналитикам, применяющим модели машинного обучения для решения различных задач. Понимание метрик качества модели поможет им принимать более обоснованные решения, основанные на анализе результатов моделирования, и лучше понимать влияние изменений параметров модели на ее производительность. Кроме того, книга может быть полезна начинающим специалистам в области машинного обучения, которые только начинают осваивать теорию и практику оценки качества модели.
Модель машинного обучения – алгоритм, который использует статистические методы для обучения на данных и прогнозирования результатов на новых данных.
Метрика качества модели – инструмент для оценки производительности модели машинного обучения. Метрики качества модели позволяют измерить точность и качество работы модели на данных.
Задача классификации – задача машинного обучения, при которой модель должна отнести объекты к определенным классам на основе характеристик объектов.
Задача регрессии – задача машинного обучения, при которой модель должна предсказать численный выход на основе входных данных.
Задача кластеризации – задача машинного обучения, при которой модель должна группировать объекты в кластеры на основе сходства между объектами.
Задача обнаружения аномалий – задача машинного обучения, при которой модель должна определять объекты, которые отличаются от нормального поведения.
Задача обнаружения объектов – задача машинного обучения, при которой модель должна обнаруживать объекты на изображениях и видео.
Accuracy (Точность) – метрика качества модели для задач классификации, которая определяет долю правильных ответов, которые модель дает для всех классов.
Precision (Точность) – метрика качества модели для задач классификации, которая определяет долю истинно положительных ответов относительно всех положительных ответов.
Recall (Полнота) – метрика качества модели для задач классификации, которая определяет долю истинно положительных ответов относительно всех истинно положительных и ложно отрицательных ответов.
F1-score (F-мера) – метрика качества модели для задач классификации, которая является гармоническим средним между точностью и полнотой.
ROC AUC – метрика качества модели для задач классификации, которая измеряет способность модели различать между классами.
Mean Squared Error (MSE) – метрика качества модели для задач регрессии, которая измеряет среднеквадратическую ошибку между прогнозируемым и фактическими значениями.
Root Mean Squared Error (RMSE) – метрика качества модели для задач регрессии, которая является корнем из среднеквадратической ошибки.
Mean Absolute Error (MAE) – метрика качества модели для задач регрессии, которая измеряет среднюю абсолютную ошибку между прогнозируемым и фактическим значением.
R-squared (коэффициент детерминации) – метрика качества модели для задач регрессии, которая измеряет долю дисперсии, которая может быть объяснена моделью.
Silhouette coefficient (коэффициент силуэта) – метрика качества модели для задач кластеризации, которая измеряет степень разделения кластеров.
Calinski-Harabasz index (индекс Калински-Харабаса) – метрика качества модели для задач кластеризации, которая измеряет степень разделения кластеров и межкластерное расстояние.
Davies-Bouldin index (индекс Дэвиса-Болдина) – метрика качества модели для задач кластеризации, которая измеряет суммарное сходство кластеров и их компактность.
AUROC (площадь под кривой операционной характеристики получателя) – метрика качества модели для задач обнаружения аномалий и классификации, которая измеряет способность модели различать между классами и находить аномалии.
Mean Average Precision (mAP) – метрика качества модели для задач обнаружения объектов, которая измеряет среднюю точность распознавания объектов на изображениях.
Intersection over Union (IoU) – метрика качества модели для задач обнаружения объектов, которая измеряет степень перекрытия между прогнозируемыми и фактическими объектами на изображениях.
Overfitting (переобучение) – явление, когда модель слишком хорошо запоминает данные обучения и не может обобщать на новые данные.
Underfitting (недообучение) – явление, когда модель не может достичь достаточной точности на данных обучения и не может обобщать на новые данные.
Cross-validation (кросс-валидация) – метод оценки производительности модели путем разделения данных на несколько частей и обучения модели на одной части и тестирования на другой. Этот процесс повторяется несколько раз с разными разбиениями данных, чтобы усреднить оценку производительности модели.
Hyperparameters (гиперпараметры) – параметры модели машинного обучения, которые настраиваются перед обучением и влияют на ее производительность и способность обобщать на новые данные.
Bias (смещение) – ошибка модели, которая происходит из-за ее недостаточной сложности и невозможности захватить сложные зависимости в данных.
Variance (дисперсия) – ошибка модели, которая происходит из-за ее слишком большой сложности и способности переобучаться на данных обучения.
Regularization (регуляризация) – метод, используемый для уменьшения переобучения модели путем добавления штрафа за сложность модели.
Feature engineering (инженерия признаков) – процесс преобразования и выбора признаков для улучшения производительности модели и увеличения ее способности обобщать на новые данные.
