Արդյունավետ գնահատման չափանիշները չափազանց կարևոր են մեքենայական ուսուցման մոդելների կատարողականը գնահատելու համար: Նման չափիչներից է F1 միավորը, որը լայնորեն օգտագործվում է դասակարգման խնդիրների, տեղեկատվության որոնման և NLP առաջադրանքների համար:

Այս բլոգային գրառման մեջ մենք կուսումնասիրենք F1 միավորի հիմնարար հասկացությունները, կքննարկենք դրա սահմանափակումները և կդիտարկենք օգտագործման դեպքերը տարբեր տիրույթներում:

Ո՞րն է F1 միավորը մեքենայական ուսուցման մեջ:

ML ալգորիթմների կատարումը չափվում է գնահատման չափումների մի շարքի միջոցով, ընդ որում մոդելի ճշգրտությունը սովորաբար օգտագործվողներից է:

Ճշգրտությունը հաշվարկում է մոդելի կողմից կատարված ճիշտ կանխատեսումների քանակը ամբողջ տվյալների շտեմարանում, որը վավեր է, երբ տվյալների դասակարգերի չափերը հավասարակշռված են: Նախկինում ճշգրտությունը մեքենայական ուսուցման մոդելները համեմատելու միակ չափանիշն էր:

Բայց իրական աշխարհի տվյալների շտեմարանները հաճախ ցուցադրում են ծանր դասակարգային անհավասարակշռություն՝ անիրագործելի դարձնելով ճշտության չափումը: Օրինակ, երկուական դասի տվյալների բազայում 1-ին դասի 90 նմուշներով և 2-րդ դասի 10 նմուշներով, մոդելը, որը հետևողականորեն կանխատեսում է «1-ին դասը», դեռևս կհասնի 90% ճշգրտության: Բայց կարո՞ղ ենք այս մոդելը համարել լավ կանխատեսող:

Այսօր տվյալների գիտնականները ճշգրտության հետ մեկտեղ օգտագործում են ճշգրիտ չափումը: Մինչ ճշգրտությունը գնահատում է չափման իրական արժեքին մոտ լինելը, ճշգրտությունը ցույց է տալիս կանխատեսված արժեքների մոտիկությունը միմյանց:

Բուլսիի անալոգիան սովորաբար օգտագործվում է ճշգրտության և ճշգրտության միջև տարբերությունը ցույց տալու համար: Պատկերացրեք, որ դուք նետեր եք նետում ցուլի վրա՝ նպատակ ունենալով հասնել և՛ ճշգրտության, և՛ ճշգրտության, այսինքն՝ ցանկանում եք հետևողականորեն հարվածել ցուլին: Ճշգրտությունը վերաբերում է այն բանին, որ ձեր նետերը վայրէջք կատարեք ցուլսի մոտ, բայց պարտադիր չէ, որ ամեն անգամ հարվածեք դրան: Մյուս կողմից, ճշգրտությունը նշանակում է, որ ձեր նետումները սերտորեն հավաքվում են իրար, բայց դրանք կարող են լինել ցուլի մոտ: Այնուամենայնիվ, երբ դուք և՛ ճշգրիտ եք, և՛ ճշգրիտ, ձեր տեգերը հետևողականորեն կհարվածեն ցուլին:

Մեքենայական ուսուցման այլընտրանքային գնահատման չափանիշը F1 միավորն է, որը գնահատում է մոդելի կանխատեսելի կարողությունը՝ յուրաքանչյուր դասի վրա առանձին ուսումնասիրելով դրա կատարումը, այլ ոչ թե հաշվի առնելով ընդհանուր կատարումը, ինչպես դա անում է ճշգրտությունը: F1 միավորը միավորում է երկու մրցակցային չափումներ՝ ճշգրտություն և հետկանչում:

Ճշգրտություն և հետկանչում

Նախ, եկեք հասկանանք ճշգրտությունը և հիշենք երկուական դասի տվյալների համատեքստում «դրական» և…