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- ¿Cuáles son las diferentes métricas de rendimiento en el aprendizaje automático??
- ¿Qué es la matriz de rendimiento en el aprendizaje automático??
- ¿Cómo se mide el rendimiento del aprendizaje automático??
- ¿Cuáles son las métricas de rendimiento para la clasificación??
¿Cuáles son las diferentes métricas de rendimiento en el aprendizaje automático??
Podemos utilizar métricas de rendimiento de clasificación como Log-Loss, Accuracy, AUC (Area under Curve), etc. Otro ejemplo de métrica para la evaluación de algoritmos de aprendizaje automático es la precisión, la recuperación, que se puede utilizar para clasificar los algoritmos utilizados principalmente por los motores de búsqueda.
¿Qué es la matriz de rendimiento en el aprendizaje automático??
Las métricas de rendimiento son parte de cada canal de aprendizaje automático. Te dicen si estás progresando y le ponen un número. Todos los modelos de aprendizaje automático, ya sea una regresión lineal o una técnica SOTA como BERT, necesitan una métrica para juzgar el rendimiento.
¿Cómo se mide el rendimiento del aprendizaje automático??
Varias formas de evaluar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático
- Matriz de confusión.
- Precisión.
- Precisión.
- Recordar.
- Especificidad.
- Puntuación F1.
- Precisión-Recuperación o curva PR.
- Curva ROC (características operativas del receptor).
¿Cuáles son las métricas de rendimiento para la clasificación??
Las métricas de rendimiento más utilizadas para problemas de clasificación son las siguientes: Precisión. Matriz de confusión. Precisión, recuperación y puntuación F1.
