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 ошибок, F1-меру, точность, полноту, ROC-кривую и AUC. Поймите, как эти метрики помогают оценивать и улучшать ваши модели, даже для несбалансированных наборов данных. Идеально подходит для начинающих, разработчиков на Python и энтузиастов ИИ! Понимание метрик классификации — ключ к созданию надежных и высокоэффективных моделей машинного обучения. В этом видео мы разберем наиболее важные метрики оценки, используемые в машинном обучении, — включая кривую AUC-ROC, логарифмическую функцию потерь и отчет о классификации. Вы узнаете: Что на самом деле представляют собой AUC (площадь под кривой) и ROC (рабочая характеристика приемника) Как логарифмическая функция потерь измеряет неопределенность модели Как интерпретировать точность, полноту, F1-меру и поддержку из отчета о классификации Почему эти метрики важны для сравнения алгоритмов классификации Как использовать эти метрики в реальных проектах по анализу данных и машинному обучению Независимо от того, работаете ли вы с бинарной классификацией, многоклассовыми моделями или готовитесь к собеседованиям, это руководство дает вам понятное, доступное для начинающих, но в то же время профессиональное объяснение. Идеально подходит для учащихся, энтузиастов анализа данных и всех, кто хочет оценивать модели машинного обучения как профессионал. Набор проектов по ИИ/машинному обучению (₹99) 📚 Более 140 проектов по ИИ/машинному обучению ✅ Проекты на Python ✅ Проекты по анализу данных ✅ Проекты по машинному обучению ✅ Проекты по глубокому обучению ✅ Проекты на PyTorch и TensorFlow 🎁 Пожизненные обновления включены 🔗 Мгновенный доступ: 📲UPI / GPay / PhonePe / Интернет-банкинг: https://edumentordeeptistore.myinstamojo.com/product/edumentor-deepti-ai-ml-projects-bundle/ 🌍Оплата картой: https://edofficial.gumroad.com/l/siioba Глава/Временные метки: 00:00 - вступление 00:51 - как понять концепцию сбалансированной точности? 06:15 - Как понять кривую ROC-AUC? 14:24 - Как понять логарифмическую функцию потерь и её применение? 18:04 - Как соотнести коэффициент корреляции MCC-Мэтьюса? 19:38 - Как рассчитать коэффициент Каппа Коэна? 22:00 - Как составить отчёт о классификации? 26:55 - Заключение «Полный курс «От нуля до энда ИИ» — EduMentor Дипти» Python в ИИ ➡️ Наука о данных ➡️ Машинное обучение ➡️ Глубинное обучение ➡️ Генеративный ИИ ➡️ Продвинутый генеративный ИИ 👉 Не забудьте подписаться и начать смотреть с самого начала, чтобы пройти полный курс. «Обучение должно быть бесплатным, доступным и практичным — и именно это вы здесь получите». https://www.youtube.com/@EduMentorDeepti ❓ Есть вопросы? Оставляйте их в комментариях ниже! 👍Ставьте лайки, ✅ Подписывайтесь и 👉 🔔 нажмите на значок колокольчика, чтобы получать все уведомления, ↗️ Делитесь и 💡Оставляйте комментарии с предложениями ✉️ Пишите нам на электронную почту – edofficialac@gmail.com #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 обладаем никакими авторскими правами, весь предоставленный код и ресурсы предназначены только для обучения, и все права принадлежат их соответствующим владельцам. Пожалуйста, соблюдайте лицензии и условия использования при внедрении в ваши проекты. Использование некоммерческое, и мы не получаем от этого никакой прибыли. Единственная цель этого видео — «Учиться и расти...» вместе в области искусственного интеллекта и машинного обучения.