คะแนน F1 คืออะไร?
คะแนน F1 เป็นเมตริกที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะในบริบทของการเรียนรู้ของเครื่อง เป็นการวัดความแม่นยำของโมเดลโดยพิจารณาทั้งความแม่นยำและการเรียกคืน คะแนน F1 มีประโยชน์อย่างยิ่งในสถานการณ์ที่มีความไม่สมดุลในการกระจายชั้นเรียน
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, บทนำ, การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร
จุดประสงค์ของการสับเปลี่ยนชุดข้อมูลก่อนที่จะแยกออกเป็นชุดการฝึกและชุดทดสอบคืออะไร?
การสับเปลี่ยนชุดข้อมูลก่อนที่จะแยกออกเป็นชุดการฝึกและชุดทดสอบมีจุดประสงค์ที่สำคัญในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้อัลกอริทึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด K ของตัวเอง กระบวนการนี้ทำให้แน่ใจว่าข้อมูลได้รับการสุ่ม ซึ่งจำเป็นสำหรับการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลที่เป็นกลางและเชื่อถือได้ เหตุผลหลักในการสับ
ข้อมูลการประเมินมีบทบาทอย่างไรในการวัดประสิทธิภาพของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
ข้อมูลการประเมินมีบทบาทสำคัญในการวัดประสิทธิภาพของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเกี่ยวกับประสิทธิภาพของโมเดลและช่วยในการประเมินประสิทธิภาพในการแก้ปัญหาที่กำหนด ในบริบทของ Google Cloud Machine Learning และเครื่องมือของ Google สำหรับ Machine Learning ข้อมูลการประเมินจะทำหน้าที่เป็น