Оценка качества нейронных сетей. Алгоритмы и практические примеры

Оглавление

Группа авторов. Оценка качества нейронных сетей. Алгоритмы и практические примеры

Оценка качества нейронных сетей: Алгоритмы и практические примеры

Обзор алгоритмов оценки качества моделей

Введение в нейронные сети и их применение в задачах классификации

Задача оценки качества модели на основе точности и полноты

Подготовка данных

Разделение данных на тренировочный и тестовый наборы

Обработка пропущенных значений и выбросов

Преобразование признаков и кодирование категориальных переменных

Обучение нейронной сети

Построение архитектуры нейронной сети

Выбор функции потерь и оптимизатора

Настройка параметров модели

Обучение нейронной сети на тренировочном наборе данных

Оценка производительности модели на тренировочном наборе данных

Получение предсказаний

Использование обученной нейронной сети для получения предсказаний на тестовом наборе данных

Преобразование предсказанных значений в классы

Расчёт точности и полноты на тестовом наборе данных

Вычисление F1-меры

Определение формулы F1-меры и ее роль в оценке качества модели

Вычисление F1-меры на основе полученных значений точности и полноты

Интерпретация полученного значения F1-меры

Оценка и интерпретация результатов

Анализ полученных результатов

Сравнение с другими моделями и алгоритмами

Обсуждение преимуществ и недостатков оценки на основе точности и полноты

Применение алгоритма на реальных данных и рассмотрение примеров

Заключение

Перспективы развития и дальнейшие исследования

Завершение

Отрывок из книги

Добро пожаловать в мир алгоритмов оценки качества моделей на основе точности и полноты при использовании нейронных сетей! Эта книга предназначена для всех, кто интересуется машинным обучением, нейронными сетями и хочет научиться оценивать и интерпретировать результаты своих моделей.

Мир моделей машинного обучения постепенно завоевывает все большую популярность и проникает во все сферы нашей жизни, от медицины и финансов до личной ассистентки на смартфоне. И хотя процесс обучения модели может быть непростым и сложным, оценка качества модели является неотъемлемой частью этого процесса.

.....

– Если предсказанная метка правильная, то:

– Увеличение счетчика правильных положительных предсказаний на 1

.....