Davies-Bouldin index (индекс Дэвиса-Болдина) – метрика качества модели для задач кластеризации, которая измеряет суммарное сходство кластеров и их компактность.

AUROC (площадь под кривой операционной характеристики получателя) – метрика качества модели для задач обнаружения аномалий и классификации, которая измеряет способность модели различать между классами и находить аномалии.

Mean Average Precision (mAP) – метрика качества модели для задач обнаружения объектов, которая измеряет среднюю точность распознавания объектов на изображениях.

Intersection over Union (IoU) – метрика качества модели для задач обнаружения объектов, которая измеряет степень перекрытия между прогнозируемыми и фактическими объектами на изображениях.

Overfitting (переобучение) – явление, когда модель слишком хорошо запоминает данные обучения и не может обобщать на новые данные.

Underfitting (недообучение) – явление, когда модель не может достичь достаточной точности на данных обучения и не может обобщать на новые данные.

Cross-validation (кросс-валидация) – метод оценки производительности модели путем разделения данных на несколько частей и обучения модели на одной части и тестирования на другой. Этот процесс повторяется несколько раз с разными разбиениями данных, чтобы усреднить оценку производительности модели.

Hyperparameters (гиперпараметры) – параметры модели машинного обучения, которые настраиваются перед обучением и влияют на ее производительность и способность обобщать на новые данные.

Bias (смещение) – ошибка модели, которая происходит из-за ее недостаточной сложности и невозможности захватить сложные зависимости в данных.

Variance (дисперсия) – ошибка модели, которая происходит из-за ее слишком большой сложности и способности переобучаться на данных обучения.

Regularization (регуляризация) – метод, используемый для уменьшения переобучения модели путем добавления штрафа за сложность модели.

Feature engineering (инженерия признаков) – процесс преобразования и выбора признаков для улучшения производительности модели и увеличения ее способности обобщать на новые данные.

Метрики качества модели – это инструменты для оценки производительности модели машинного обучения. Они позволяют определить, насколько хорошо модель работает на конкретных данных и насколько она точна в решении задачи, для которой она была обучена.

В данной книге представлен далеко не полный список метрик, и существуют и другие метрики, которые могут быть использованы для оценки качества моделей. Выбор подходящей метрики зависит от типа задачи, особенностей данных и целей проекта. Метрики представленные в данной книге наиболее распространенные при анализе качества типовых моделей машинного обучения.

Метрики качества модели необходимы для того, чтобы выбирать лучшие параметры модели и оптимизировать ее производительность. Они позволяют сравнить производительность нескольких моделей и выбрать наилучшую из них. Также метрики качества модели могут помочь в идентификации проблем в данных или модели и определении, где нужно внести изменения, чтобы улучшить ее производительность.

Выбор подходящей метрики качества модели зависит от типа задачи, для которой модель была обучена. Например, метрики качества модели для задачи классификации будут отличаться от метрик качества модели для задачи регрессии. Также необходимо учитывать особенности данных, на которых модель будет применяться, и целей проекта.

Для выбора подходящей метрики качества модели необходимо задаться несколькими вопросами:

Какую задачу решает модель? (классификация, регрессия, кластеризация, обнаружение аномалий и т.д.)

Какие особенности данных нужно учитывать? (размер датасета, баланс классов, наличие выбросов и т.д.)

Какие цели нужно достигнуть? (максимизация точности, минимизация ошибок, оптимизация скорости и т.д.)

Выбор подходящей метрики качества модели может быть сложной задачей, поэтому необходимо тщательно изучать свойства и особенности каждой метрики и выбирать ту, которая наилучшим образом соответствует задаче и целям проекта.

Например, для задачи классификации можно использовать метрики качества, такие как точность (accuracy), точность (precision), полнота (recall), F-мера (F1-score) и ROC AUC. Точность (accuracy) определяет долю правильных ответов, которые модель дает для всех классов. Точность (precision) определяет долю истинно положительных ответов относительно всех положительных ответов, а полнота (recall) определяет долю истинно положительных ответов относительно всех положительных результатов. F-мера (F1-score) является гармоническим средним между точностью и полнотой, а ROC AUC измеряет способность модели различать между классами.

Для задач регрессии могут использоваться метрики качества, такие как среднеквадратическая ошибка (MSE), корень среднеквадратической ошибки (RMSE), средняя абсолютная ошибка (MAE), коэффициент детерминации (R-squared) и другие.

Для задач кластеризации могут использоваться метрики качества, такие как коэффициент силуэта (silhouette coefficient), индекс Калински-Харабаса (Calinski-Harabasz index), индекс Дэвиса-Болдина (Davies-Bouldin index) и другие.

Для задач обнаружения аномалий можно использовать метрики, такие как показатель точности (precision), показатель полноты (recall), F-меру (F1-score), площадь под кривой операционной характеристики получателя (AUROC) и другие.