Karışıklık matrisi ve veri dengesizlikleri
Bir modelin verilerimizi sınıflandırmada iyi mi yoksa kötü mü olduğunu nasıl anlarız? Bilgisayarların model performansını değerlendirme biçimini anlamak bizim için bazen zor olabilir veya modelin gerçek dünyada nasıl davranacağını aşırı basitleştirebilir. Tatmin edici bir şekilde çalışacak modeller oluşturmak için bunları değerlendirmenin sezgisel yollarını bulmamız ve bu ölçümlerin görünümü nasıl sapmaya neden olduğunu anlamamız gerekir.
Öğrenme hedefleri
Bu modülde şunları yapacaksınız:
- Sınıflandırma modellerinin performansını değerlendirme.
- Sınıflandırma modellerini geliştirmek için ölçümleri gözden geçirin.
- Veri dengesizliklerinden kaynaklanan performans sorunlarını azaltın.
Önkoşullar
Sınıflandırma modelleri hakkında temel bilgiler