Обновить

Метрики оценки качества моделей и анализ ошибок в машинном обучении. Подробное руководство

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение32 мин
Охват и читатели29K
Всего голосов 11: ↑11 и ↓0+11
Комментарии5

Комментарии 5

Егор, спасибо большое! Сохраню твою статью как шпаргалку по метрикам. Наконец-то всё в одном месте толково, но без зауми или чрезмерного упрощения.

Спасибо. Рад слышать, что статья оказалась полезной :)

НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь

В данном случае под качеством модели понимается её предсказательная способность, а уже для её оценки используются разные показатели, каждый из которых имеет свои ограничения на применение. Когда мы вводим дополнительные признаки в надежде улучшить качество, то полагаться на r2 не есть хорошо по причине, описанной в статье, и именно поэтому лучше использовать скорректированный r2. Вообще в реальности для оценки качества модели очень часто используется сразу несколько метрик.

Спасибо автору за классный пост. Уже сохранил в закладки.

Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий

Публикации