Metryki klasyfikacji i regresji

Classification and regression metrics · id classmetrics · aliases: precision, recall, F1, ROC AUC, confusion matrix, macierz pomyłek, MAE, RMSE

Klasyczne mierniki dla modeli, które przewidują klasę albo liczbę. Wybór zależy od kosztu błędów i od tego, czy klasy są zrównoważone.

Classic measures for models that predict a class or a number. The choice depends on the cost of errors and whether classes are balanced.

In one sentence

To liczby opisujące pomyłki modeli przewidujących kategorię albo wartość liczbową.

These numbers describe errors made by models predicting a category or numerical value.

Problem it solves

Sama liczba trafień może ukrywać kosztowne pomyłki, zwłaszcza gdy jedna kategoria występuje znacznie rzadziej.

Counting correct answers can hide costly errors, especially when one category occurs much less often.

What it does

Rozdziela rodzaje pomyłek kategorii albo mierzy wielkość błędu liczbowego, dobierając ocenę do kosztu i częstości różnych przypadków.

It separates category error types or measures numerical error sizes, matching evaluation to the costs and frequencies of different cases.

Everyday example

Dla filtra poczty osobno liczysz przepuszczone reklamy i ważne wiadomości błędnie odrzucone, bo mają inne skutki.

For an email filter, you separately count missed advertisements and wrongly rejected important messages because their consequences differ.

This concerns you if you…

Examples

Related topics

Sources