Оценка качества моделей машинного обучения: выбор, интерпретация и применение метрик

Алексей Михнин, 2023

В данной книге рассматриваются метрики качества моделей машинного обучения, обеспечивая понимание их выбора, интерпретации и применения. Описываются различные метрики, их особенности и применение в задачах машинного обучения. Книга содержит практические примеры использования метрик для наглядности. Она будет полезна специалистам в области машинного обучения, бизнес-аналитикам и новичкам, желающим освоить оценку качества моделей и принимать обоснованные решения на основе анализа результатов моделирования.

Введение

Машинное обучение становится все более важным инструментом в разнообразных отраслях, от медицины и финансов до транспорта и производства. В связи с растущей популярностью машинного обучения, все больше внимания уделяется оценке качества моделей, основанных на этом подходе. Основным инструментом для оценки качества моделей являются метрики, которые позволяют оценить эффективность работы модели на определенных данных и выбрать наилучшие параметры для повышения производительности.

Выбор и интерпретация метрик может быть сложным процессом, особенно для тех, кто только начинает изучать машинное обучение. В данной книге мы стремимся объяснить сложные аспекты на доступном языке, чтобы помочь вам лучше понять, как выбирать, интерпретировать и применять метрики качества моделей машинного обучения.

В этой книге вы узнаете о разных метриках качества модели, их особенностях, применении в разных задачах машинного обучения и их интерпретации. Мы также предоставим практические примеры использования метрик для лучшего понимания их работы в реальных условиях.

Мы надеемся, что эта книга станет полезным ресурсом для тех, кто хочет углубить свои знания о выборе и применении метрик для оценки качества моделей машинного обучения. Книга будет полезна как специалистам в области машинного обучения, так и бизнес-аналитикам, применяющим модели машинного обучения для решения различных задач. Понимание метрик качества модели поможет им принимать более обоснованные решения, основанные на анализе результатов моделирования, и лучше понимать влияние изменений параметров модели на ее производительность. Кроме того, книга может быть полезна начинающим специалистам в области машинного обучения, которые только начинают осваивать теорию и практику оценки качества модели.