ПРОВЕРКА МОДЕЛИ НА АДЕКВАТНОСТЬ PYTHON

Проверка модели на адекватность является важной составной частью многих задач машинного обучения, включая классификацию и регрессию. Цель этой проверки заключается в том, чтобы убедиться, что выбранная модель обладает достаточной точностью и предсказательной способностью для решения задачи.

В Python для проверки модели на адекватность существует множество инструментов, например библиотека scikit-learn, которая содержит различные метрики для оценки производительности моделей. Одна из наиболее распространенных метрик - R-квадрат (R2 Score).

y_true = [3, -0.5, 2, 7] y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8] from sklearn.metrics import r2_score r2_score(y_true, y_pred)

Результат будет равен 0.9486, что означает, что выбранная модель обладает высокой предсказательной способностью.

Однако правильный выбор модели это только один из факторов, влияющих на ее адекватность. Важные факторы также включают подходящие параметры модели и правильную предварительную обработку данных, такую как масштабирование или нормализация.

Таким образом, при выборе модели для конкретной задачи, необходимо учитывать все эти факторы и проводить проверку на адекватность, используя соответствующие метрики и инструменты.

Не Изучай Программирование. Уже слишком Поздно.

Основы Scikit-learn - Машинное Обучение На Python

Создаем нейронную сеть на Keras с нуля ➤ Искусственный интеллект на Python.

Предсказываем кто Выжил на Титанике // Машинное обучение. Питон.

Распознавание объектов на Python / Глубокое машинное обучение

КЛАССИФИКАЦИЯ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ на Python. ТОП-7 АЛГОРИТМОВ КЛАССИФИКАЦИИ на Практике!

BLGPG-A61EC79F18B7-24-09-20-01

Новые материалы: