Learning Evaluation Metrics in ML - Lesson 3 - Precision

Precision is a metric used to evaluate a model's performance. It measures how many of the positive predictions made by the model are actually correct. Precision is calculated as the number of true positive predictions divided by the number of true positive and false positive predictions. The precision metric reveals how many of the predicted classes are correctly labeled.

Evaluation metrics are quantitative measures used to evaluate the performance and effectiveness of a statistical or machine learning model. These metrics provide insights into how well the model is performing and help in comparing different models or algorithms. When evaluating a machine learning model, it is crucial to assess its predictive ability, generalization capability, and overall quality.

There are different types of evaluation metrics available, depending on the specific machine learning task. Some of the common evaluation matrices are Precision, recall, F1-score, Mean Absolute Error, Mean Squared Error, R-squared, adjusted r-squared, accuracy, confusion matrix, log-loss, and AUC-ROC are some of the most popular metrics.

مقاييس تقييم التعلم في تعلم الآلة - الدرس 3 - الدقة الموجهة

الدقة هي مقياس يستخدم لتقييم أداء النموذج. إنه يقيس عدد التنبؤات الإيجابية التي قدمها النموذج صحيحة بالفعل. يتم حساب الدقة على أنها عدد التنبؤات الإيجابية الحقيقية مقسومًا على عدد التنبؤات الإيجابية الصحيحة والإيجابية الخاطئة. يكشف مقياس الدقة عن عدد الفئات المتوقعة التي تم تصنيفها بشكل صحيح.

مقاييس التقييم هي مقاييس كمية تستخدم لتقييم أداء وفعالية نموذج إحصائي أو التعلم الآلي. توفر هذه المقاييس رؤى حول مدى جودة أداء النموذج وتساعد في مقارنة النماذج أو الخوارزميات المختلفة. عند تقييم نموذج التعلم الآلي، من المهم تقييم قدرته التنبؤية وقدرته على التعميم والجودة الشاملة.

هناك أنواع مختلفة من مقاييس التقييم المتاحة، اعتمادًا على مهمة التعلم الآلي المحددة. بعض مصفوفات التقييم الشائعة هي الدقة، والاستدعاء، ودرجة إف ون، ومتوسط ​​الخطأ المطلق، ومتوسط ​​الخطأ التربيعي، و المعدل، والدقة، ومصفوفة الارتباك، وخسارة السجل، ومنحني روك . المقاييس الشعبية جذر الخطأ.