Авторизация
Забыли пароль? Введите ваш е-мейл адрес. Вы получите письмо на почту со ссылкой для восстановления пароля.
После регистрации вы сможете задавать вопросы и писать свои ответы, получая за это бонусы. Все остальные функции на сайте доступны без регистрации.
Вы должны войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонусы.
Существует множество различных метрик, которые используются в разных областях и для разных целей. Некоторые из наиболее распространенных метрик включают:
1. Метрики качества классификации:
— Точность (accuracy)
— Полнота (recall)
— Точность (precision)
— F1-мера (F1-score)
— AUC-ROC (площадь под кривой ROC)
2. Метрики качества регрессии:
— Средняя абсолютная ошибка (MAE)
— Среднеквадратичная ошибка (MSE)
— Коэффициент детерминации (R^2)
3. Метрики кластеризации:
— Индекс силуэта (silhouette score)
— Коэффициент Данна (Dunn index)
— Коэффициент Дэвиса-Болдина (Davies-Bouldin index)
4. Метрики ранжирования:
— Средняя точность по запросам (Mean Average Precision, MAP)
— Нормализованная дисконтированная кумулятивная выгода (Normalized Discounted Cumulative Gain, NDCG)
— Precision at K (P@K)
5. Метрики временных рядов:
— Средняя абсолютная ошибка (MAE)
— Среднеквадратичная ошибка (MSE)
— Коэффициент корреляции (Correlation coefficient)
Это лишь некоторые примеры метрик, и в каждой области может быть свой набор специфических метрик. Выбор метрик зависит от конкретной задачи и требований к оценке ее качества.