Операция выполнена!
Закрыть
Хабы: Машинное обучение, Математика

В четвертой части мы начали изучение задачи классификации и разобрали метод kNN.

Мы уже дошли до той точки, когда можем построить худо-бедно работающий классификатор. Но если нас спросят: “а насколько хорошо он работает?”,
то максимум, что мы пока сможем ответить — что-то вроде: “ну... на тестовой выборке модель правильно ответила в p% случаев”.

С одной стороны, как гласит древняя пословица: лучше иметь 500 рублей, чем 200. Но гарантирует ли высокий p% качество модели?

Сегодня разберём эти вопросы, посмотрим на метрики качества в ML, поймём, зачем они нужны и как их правильно интерпретировать.

Читать далее
Читайте также
НОВОСТИ

ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro