Preciznost modela mašinskog učenja u klasifikaciji različitih vrsta cvetova perunika može se odrediti procenom njegovog učinka na skupu podataka testa. U kontekstu skupa podataka perunika, koji je popularan referentni skup podataka za zadatke klasifikacije, tačnost modela se odnosi na postotak ispravno klasificiranih cvjetova perunika od ukupnog broja cvjetova u testnom skupu podataka.
Da bismo izračunali tačnost, potrebno je da uporedimo predviđene oznake modela sa pravim oznakama testnog skupa podataka. Ako se predviđena oznaka poklapa sa pravom oznakom, smatra se ispravnom klasifikacijom. Preciznost se zatim izračunava dijeljenjem broja tačnih klasifikacija sa ukupnim brojem uzoraka u skupu podataka testa.
Na primjer, recimo da imamo testni skup podataka koji sadrži 100 cvjetova irisa, a naš obučeni model ispravno klasifikuje njih 95. U ovom slučaju, tačnost modela bi bila 95/100 = 0.95, odnosno 95%.
Važno je napomenuti da tačnost sama po sebi ne može pružiti potpunu sliku performansi modela, posebno u slučajevima kada su klase neuravnotežene ili kada pogrešna klasifikacija određenih uzoraka može imati značajne posljedice. U takvim slučajevima, dodatne metrike evaluacije kao što su preciznost, pamćenje i F1 rezultat mogu pružiti nijansiranije razumijevanje performansi modela.
Preciznost mjeri udio ispravno klasifikovanih pozitivnih instanci od svih slučajeva predviđenih kao pozitivni. Podsjetimo, s druge strane, mjeri udio ispravno klasifikovanih pozitivnih instanci u odnosu na sve istinske pozitivne instance. F1 rezultat je harmonična sredina preciznosti i prisjećanja, pružajući uravnoteženu mjeru koja uzima u obzir obje metrike.
Da rezimiramo, tačnost modela u klasifikaciji različitih vrsta cvjetova perunika izračunava se poređenjem predviđenih oznaka sa pravim oznakama testnog skupa podataka. Međutim, važno je uzeti u obzir dodatne metrike evaluacije kao što su preciznost, pamćenje i F1 rezultat kako bi se steklo sveobuhvatnije razumijevanje performansi modela.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kako koristiti Fashion-MNIST skup podataka u Google Cloud Machine Learning/AI platformi?
- Koje vrste algoritama za mašinsko učenje postoje i kako ih izabrati?
- Kada je kernel forkiran sa podacima, a original je privatan, može li račvani biti javan i ako jeste, to nije povreda privatnosti?
- Može li se logika NLG modela koristiti u druge svrhe osim NLG, kao što je predviđanje trgovanja?
- Koje su neke detaljnije faze mašinskog učenja?
- Da li je TensorBoard najpreporučljiviji alat za vizualizaciju modela?
- Prilikom čišćenja podataka, kako se može osigurati da podaci nisu pristrasni?
- Kako mašinsko učenje pomaže kupcima u kupovini usluga i proizvoda?
- Zašto je mašinsko učenje važno?
- Koje su različite vrste mašinskog učenja?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning