Работа мечты в один клик 💼
💭Мечтаешь работать в Сбере, но не хочешь проходить десять кругов HR-собеседований? Теперь это проще, чем когда-либо!
💡AI-интервью за 15 минут – и ты уже на шаг ближе к своей новой работе.
Как получить оффер? 📌 Зарегистрируйся 📌 Пройди AI-интервью 📌 Получи обратную связь сразу же!
HR больше не тянут время – рекрутеры свяжутся с тобой в течение двух дней! 🚀
Реклама. ПАО СБЕРБАНК, ИНН 7707083893. Erid 2VtzquscAwp
Не понимаю, с помощью каких методов мы оцениваем качество предсказаний модели. Слышал, что в этом случае может помочь F-score, но какая идея стоит за этой метрикой?
Качество предсказаний модели зависит от точности.
Предположим, что у нас есть радар, цель которого – обнаружить самолет среди других летающих объектов. У этого действия есть несколько конечных исходов.
Введем следующие обозначения:
- TP (True Positive) – истинно-положительное решение. Самолет обнаружен.
- TN (True Negative) – истинно-отрицательное решение. Мы не стали детектировать объект, который является бабочкой.
- FP (False Positive) – ложно-положительное решение. Мы определили другой объект (птицу) как самолет.
- FN (False Negative) – ложно-отрицательное решение. Мы не стали детектировать объект, но он оказался самолетом.
- Precision (точность) – насколько хорошо мы находим цель, не “переплачивая” за это ненужными False срабатываниями.
- Recall (полнота) – как правильно мы обнаружим все True examples.
Цель – минимизация ложно-отрицательного решения, которое делает наше значение менее точным.
Упрощая: Precision – не прихватить лишнее. Recall – не пропустить нужное.
Очевидно, что чем выше Precision (точность) и Recall (полнота), тем лучше. Однако, в реальной жизни невозможно достичь максимума обоих показателей одновременно. Нам приходится искать баланс.
Таким образом, необходима метрика, которая объединяет в себе информацию о точности и полноте нашего алгоритма. Ей является F-score (в иных случаях обозначается как F-measure).
Комментарии