Hello tuần bắt đầu anh em Mì AI, điều này trong bài trước mình đã với mọi người trong nhà khởi động series về oánh giá chỉ Model AI cùng với nhì quan niệm Loss cùng Accuracy trên đây.
Bạn đang đọc: Confusion matrix là gì
Hôm ni họ đã đi tiếp series này với việc tìm hiểu các quan niệm Precision, ReGọi va F Score nhé.Trong những bài xích toán thực tiễn, nhiều lúc những nhân tố Loss cùng Accuracy không thể nói không còn câu hỏi một model gồm “tốt” xuất xắc không? Tại sao lại thế? Để hiểu vấn đề ta hoàn toàn có thể đi sâu vào một ví dụ như sau:
Giả sử như chúng ta sẽ xuất bản mã sản phẩm nhấn diện ung tlỗi cho những người bệnh chẳng hạn.
Model A chúng ta đạt 99% accuracy đi. Quá hay còn điều gì nữa? Không đâu, hãy tưởng tượng Model của khách hàng đang để lọt một ngôi trường phù hợp bị ung tlỗi thật nhưng model chúng ta dự đoán thù là ko ung thỏng với người bệnh ko chữa bệnh dẫn cho …điều hung độc nhất.Xem thêm: Bảng Ngọc Riven Mùa 10: Hướng Dẫn Cách Chơi Riven Mùa 11, Hướng Dẫn Cách Chơi Riven Cơ Bản
Vậy bạn suy nghĩ sao? Model A của khách hàng tất cả còn xuất xắc nữa không?Model B chỉ đạt 96% thôi. Nhưng sau khoản thời gian evaluate thì không có trường phù hợp làm sao bị ung thư bị vứt bỏ. Model chỉ đạt ngưỡng 96% bởi bao gồm vài ngôi trường phù hợp không bị ung thư với bị hướng dẫn và chỉ định nhầm thành bao gồm ung tlỗi (nhưng lại sau khoản thời gian xét nghiệm kỹ lại thì sẽ khẳng định không trở nên ung tlỗi và xuất viện rồi). Và giờ thì bao gồm Khi Model B cùng với acc tốt hơn lại ngon lành rộng đấy rò rỉ
