Скачать или смотреть Кривая AUC ROC, логарифм потерь, отчёт классификации в машинном обучении | Метрики классификации

Метрики классификации в машинном обучении

Изучите основные метрики классификации в машинном обучении и науке о данных, включая матрицу неточностей, оценку F1, точность, полноту, точность и полноту, ROC-кривую и AUC. Узнайте, как эти метрики помогают оценивать и улучшать ваши модели даже для несбалансированных наборов данных. Идеально подходит для новичков, разработчиков на Python и энтузиастов искусственного интеллекта!
Понимание метрик классификации — ключ к построению надежных и высокопроизводительных моделей машинного обучения. В этом видео мы подробно рассмотрим наиболее важные метрики оценки, используемые в машинном обучении, включая кривую AUC-ROC, логарифм потерь и отчет о классификации. Вы узнаете:
Что на самом деле представляют собой AUC (площадь под кривой) и ROC (рабочая характеристика приёмника)
Как логарифм потерь измеряет неопределённость модели
Как интерпретировать точность, полноту, F1-оценку и поддержку в отчёте классификации
Почему эти метрики важны для сравнения алгоритмов классификации
Как использовать эти метрики в реальных проектах по науке о данных и машинному обучению
Работаете ли вы с бинарной классификацией, многоклассовыми моделями или готовитесь к собеседованиям, это руководство даст вам понятное, понятное для новичков, но при этом профессиональное объяснение.
Идеально подходит для учащихся, энтузиастов науки о данных и всех, кто хочет профессионально оценивать модели машинного обучения.
---
Ссылка на Github: https://github.com/edumentordeepti/Fo...
---
Глава/ Временная метка:
00:00 — введение
00:51 — как понять концепции сбалансированной точности?
06:15 — как понять кривую Roc-AUC?
14:24 — как понять логарифм потерь и его применение?
18:04 — как связать коэффициент корреляции МакКи-Мэтьюса?
19:38 — как рассчитать каппу Коэна?
22:00 — как составить отчёт о классификации?
26:55 — заключительная часть
---
«Полный курс по ИИ от нуля до завершения — EduMentor Deepti»

Python в ИИ ➡️ Наука о данных ➡️ Машинное обучение ➡️ Глубокое обучение ➡️ Генеративный ИИ ➡️ Продвинутый генеративный ИИ
---
👉 Не забудьте подписаться и начать смотреть с самого начала, чтобы следовать всей программе обучения.
«Обучение должно быть бесплатным, доступным и практичным — и именно это вы получите здесь».
   / @edumentordeepti  
---
❓ Есть вопросы или пожелания? Пишите в комментариях ниже!
👍Поставьте лайк, ✅ подпишитесь и 👉 🔔 нажмите на колокольчик, чтобы получать все уведомления, ↗️ поделитесь и 💡оставьте комментарий, чтобы получить предложения.

✉️ Напишите нам — [email protected]
#EduMentorDeepti #ClassificationMetrics #MachineLearning #DataScience #Python #ML #AI #DeepLearning #DataAnalysis #ModelEvaluation #AUCCurve #ROCCurve #LogLoss #ClassificationReport #PythonMachineLearning #MLTutorial #LearnMachineLearning #DataScienceTutorial #PythonProgramming #AICommunity #MLCommunity #DataVisualization #TechEducation #PythonForDataScience #PredictiveModeling #BinaryClassification #MultiClassClassification #MLAlgorithms #Analytics #Programming #Coding #TechSkills #DataScienceCommunity
---
ОТКАЗ ОТ ОТВЕТСТВЕННОСТИ:
Это видео создано исключительно в образовательных целях. Мы не владеем никакими авторскими правами, весь код и предоставленные ресурсы предназначены исключительно для обучения, и все права принадлежат их владельцам. Пожалуйста, соблюдайте лицензии и условия использования при реализации в своих проектах. Использование видео некоммерческое, и мы не получаем от него никакой прибыли. Единственная цель этого видео — совместное «обучение и развитие...» в области искусственного интеллекта и машинного обучения.