Metryki oceny modelu uczenia maszynowego za pomocą Scikit-learn

Wybór niewłaściwej metryki oceny może ukryć poważne wady modelu i prowadzić do nieprawidłowego podejmowania decyzji w rzeczywistych scenariuszach.Wybierz odpowiednią metrykę oceny, aby uzyskać najlepsze wyniki.Choose the right evaluation metric to get the best results. Ten pisemny kurs zapewnia gruntowne podstawy w technikach oceny zarówno dla zadań klasyfikacji, jak i regresji przy użyciu Pythona i Scikit-learn. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe pojęcia walidacji modelu, typy błędów i punkty odniesienia - Obliczaj i interpretuj wskaźniki klasyfikacji, w tym precyzję, przypomnienie, wynik F1 i ROC-AUC - Zmierz dokładność regresji za pomocą MSE, RMSE, MAE, R-kwadrat i skorygowanych metryk - Skutecznie obsługuj niezrównoważone zbiory danych za pomocą specjalistycznych strategii oceny i krzywych PR - Zastosuj techniki walidacji krzyżowej, aby zapobiec przesadzeniu i ocenić uogólnialność modelu - Wdrażaj niestandardowe funkcje oceny w potokach Scikit-learn Kurs rozpoczyna się od kluczowej terminologii, podstawowych zasad i intuicji matematycznych za każdą metryką, zanim przejdziesz przez praktyczne przykłady kodu.Będziesz czytać uporządkowane wyjaśnienia i analizować praktyczne implementacje kodu krok po kroku. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących naukowców zajmujących się danymi, entuzjastów uczenia maszynowego i analityków danych, którzy chcą opanować ocenę modelu.