Recall. A métrica Recall é utilizada para indicar a relação entre as previsões positivas realizadas corretamente e todas as previsões que realmente são positivas (True Positives e False Negatives).
O recall pode ser usada em uma situação em que os Falsos Negativos são considerados mais prejudiciais que os Falsos Positivos. Por exemplo, o modelo deve de qualquer maneira encontrar todos os pacientes doentes, mesmo que classifique alguns saudáveis como doentes (situação de Falso Positivo) no processo.
Recall: qual a porcentagem de dados classificados como positivos comparado com a quantidade real de positivos que existem em nossa amostra.
recall = true positive / (true positive + false negative)
Por exemplo, o número de vezes que a classe Positivo foi predita corretamente dividido pelo número de classes Positivo que contém no dado de teste.
F1 Score. Essa métrica combina precisão e recall de modo a trazer um número único que indique a qualidade geral do seu modelo e trabalha bem até com conjuntos de dados que possuem classes desproporcionais.
28 curiosidades que você vai gostar
Quando uma pontuação alta significa algo? Para boa parte dos problemas, o F1 Score é uma métrica melhor que a Accuracy, principalmente em casos onde falsos positivos e falsos negativos possuem impactos diferentes para seu modelo.
Quando temos um alto erro no treinamento com valor próximo ao erro na validação, temos um clássico problema de underfitting, que como já vimos, é um problema de alto bias. Quando temos um baixo erro no treinamento e alto erro na validação, temos um clássico problema de overfitting, que é um problema de alta variância.
A Acurácia é a média global do acerto do modelo ao classificar as classes, pode ser calculada através da razão (VN+VP)/(VP+FN+VN+FP).
A acurácia basicamente faz o cálculo de todos os acertos (VP e VN) divididos por todos os acertos mais os erros (FP e FN), como é colocado na Equação 1. Porém, quando há uma classe muito desbalanceada, a acurácia não é uma boa métrica a ser usada.
Uma das métricas mais importantes e mais fáceis de calcular é o ticket médio. Basta dividir o valor total das vendas pelo número de vendas realizadas. O cálculo ajuda a identificar qual o valor médio gasto pelos clientes em cada compra.
Revocação é a razão entre o número de documentos relevantes que são retornados pela pesquisa e o total de documentos relevantes existentes. Enquanto a precisão é a razão entre o número de documentos relevantes e o total de documentos recuperados pela busca.
Quanto mais próximo de zero, melhor: RP negativa: < 0.1 (acurácia ótima); 0.1-0.2 (acurácia moderada); 0.2-0.5 (acurácia pequena); 0.5-1.0 (acurácia nula).
A avaliação da acurácia do rastreamento combina sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo (VPP) e valor preditivo negativo (VPN) de um "teste positivo" em relação a um "resultado positivo" (Figura 6.5). Os seguintes fatores devem ser considerados ao avaliar medidas de precisão.
As diferenças entre os conceitos de acurácia e precisão
A precisão é o grau de variação gerado por diferentes medições. Dessa forma, quanto mais preciso for um processo, menor será a variação entre os valores obtidos. Já a acurácia é uma espécie de soma entre exatidão e precisão.
O que é Matriz de Confusão?Verdadeiros Positivos (TP) são observações cujo valor real é positivo e o valor previsto é positivo, isto é, o modelo acertou.Verdadeiros Negativos (TN) são observações cujo valor real é negativo e o valor previsto é negativo, isto é, o modelo acertou.
As métricas de validação são utilizadas para analisar a qualidade dos modelos de Machine Learning. Ou seja, traz a informação do desempenho do modelo em dados desconhecidos. Lembre-se, nos modelos de aprendizado supervisionado o objetivo é tentar estimar (prever) uma determinada variável.
Relação e descrição dos testes diagnósticosSensibilidade (taxa de verdadeiros positivos) = (a / (a + c)) ... Especificidade (taxa de verdadeiros negativos) = (d / ( b + d)) ... Acurácia= (a + d) / (a + b + c + d) ... Valor preditivo positivo (VPP) = (a / ( a + b)) ... Valor preditivo negativo (VPN) = (d / ( c + d ))
Métricas são medidas quantificáveis usadas para analisar o resultado de um processo, ação ou estratégia específica. De maneira geral, são medidas de desempenho.
O método de validação cruzada denominado k-fold consiste em dividir o conjunto total de dados em k subconjuntos mutuamente exclusivos do mesmo tamanho e, a partir daí, um subconjunto é utilizado para teste e os k-1 restantes são utilizados para estimação dos parâmetros, fazendo-se o cálculo da acurácia do modelo.
O problema de overfitting ocorre quando seu modelo não generaliza bem para novos dados, ele é bom somente nos dados de treino. Quando você obtém o resultado da acurácia do modelo, muda algum hiperparâmetro e testa novamente com os mesmos dados, você está fazendo um overfitting nos seus dados de teste!
Podemos detectar o overfitting durante o treinamento do modelo quando a curva métrica do dataset de validação começa a crescer. Isso significa que o modelo não pode generalizar (que ele começa a se especializar no conjunto de dados de treinamento).
Sobre-ajuste ou sobreajuste (do inglês: overfitting) é um termo usado em estatística para descrever quando um modelo estatístico se ajusta muito bem ao conjunto de dados anteriormente observado, mas se mostra ineficaz para prever novos resultados.
Seguem alguns pontos a considerar para combater o overfitting. Se a máquina de aprendizagem usada é complexa, em termos da quantidade de parâmetros a ajustar, uma alternativa é adquirir mais dados com o intuito de equilibrar a quantidade de parâmetros versus a quantidade de instâncias de treinamento.
Mas quando o número de parâmetros livres é grande, o classificador tende a se adaptar a detalhes específicos da base de treinamento, o que pode causar uma redução da taxa de acerto. Esse fenômeno é conhecido como overfitting (sobre-ajuste).
Acurácia (Accuracy/Taxa de Acerto)
Esta é a métrica mais simples. É basicamente o número de acertos (positivos) divido pelo número total de exemplos.
O que fazer quando o ponto da Cesária entra na pele?
Como ligar a máquina de lavar e secar da Samsung?
Qual é o correto instabilidade ou estabilidade?
Como exteriorizar os sentimentos?
Como se escreve a palavra ameaçar?
Como instalar gabinete embaixo da pia do banheiro?
Como tirar espinhas do rosto com açúcar?
Como desativar mecanismo de conversão de texto em voz do Google?
O que a pasta de dente faz no rosto?
Porque o cabelo fica com caspa depois da selagem?
Como tirar o roxo Marsala do cabelo?
Como pintar com compressor sem escorrer a tinta?