Оценка качества нейронных сетей. Алгоритмы и практические примеры. ИВВ

Точность (precision): это метрика, которая оценивает способность модели идентифицировать только правильные положительные примеры. Точность вычисляется как отношение числа правильно предсказанных положительных примеров к общему числу положительных предсказаний.

      Алгоритм вычисления точности (precision) на основе формулы precision = (число правильно предсказанных положительных примеров) / (общее число положительных предсказаний) может быть описан следующим образом:

      3.1. Получение набора данных исходных примеров и соответствующих меток классов.

      3.2. Применение модели или алгоритма классификации к каждому примеру из набора данных для получения предсказанных меток классов.

      3.3. Сравнение предсказанных меток с исходными метками для определения числа правильно предсказанных положительных примеров.

      3.4. Счетчик правильных положительных предсказаний

      3.5. Счетчик общего числа положительных предсказаний

      3.6. Для каждого примера в наборе данных:

      – Проверка, является ли предсказанная метка положительной (т.е., модель считает пример положительным)

      – Если предсказанная метка положительная, то:

      – Увеличение счетчика общего числа положительных предсказаний на 1

      – Проверка, является ли предсказанная метка правильной (т.е., совпадает ли с исходной меткой класса)

      – Если предсказанная метка правильная, то:

      – Увеличение счетчика правильных положительных предсказаний на 1

      7. Вычисление точности путем деления числа правильно предсказанных положительных примеров на общее число положительных предсказаний.

      Формула для вычисления точности выглядит следующим образом:

      Точность = (число правильно предсказанных положительных примеров) / (общее число положительных предсказаний)

      Например, если у нас есть следующие значения:

      – Число правильных предсказаний положительных примеров = 80

      – Общее число положительных предсказаний = 100

      Тогда, для вычисления точности:

      Точность = 80 / 100 = 0.8 или 80%

      Алгоритм вычисления точности позволяет определить, насколько правильно модель идентифицирует только правильные положительные примеры. Оценка точности в сочетании с другими метриками, такими как полнота и F1-мера, обеспечивает более полное представление о производительности модели в задачах классификации.

      4. F1-мера (F1-score): это комбинированная метрика, которая учитывает и точность, и полноту модели. F1-мера вычисляется как гармоническое среднее между точностью и полнотой и предоставляет сбалансированную оценку производительности модели.

      Алгоритм вычисления F1-меры на основе формулы F1-Score = 2 * (precision * recall) / (precision + recall), где precision – это точность предсказания положительных примеров, а recall – это полнота предсказания положительных примеров, может быть описан следующим образом:

      4.1. Получение набора данных исходных примеров и соответствующих меток классов.

      4.2. Применение модели или алгоритма классификации к каждому примеру из набора данных для получения предсказанных меток классов.

      4.3. Сравнение