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Machine Learning Tutorial (3/25): Bewertungsmetriken für überwachtes Lernen

Name: Machine Learning Tutorial (3/25): Bewertungsmetriken für überwachtes Lernen
Uploaded: 2022-01-24T13:45:52+00:00
Duration: 9 min 56 s

DataScience RoadMap

Metriken sind Maße, die im Machine Learning verwendet werden, um die Leistung eines Modells zu bewerten, indem die vorhergesagten Werte mit den tatsächlichen Werten im Datensatz verglichen werden.

Es gibt zwei Arten von Bewertungsmetriken im überwachten Lernen: Regressionsmetriken und Klassifikationsmetriken.

Regressionsmetriken: MAE, MSE, RMSE, R²

Klassifikationsmetriken: Genauigkeit, Präzision, Rückruf, Spezifität, Jaccard-Index, log loss, F1-Score und AUC.

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