12+
Оглавление - Оценка качества нейронных сетей
Алгоритмы и практические примеры
- Оценка качества нейронных сетей: Алгоритмы и практические примеры
- Обзор алгоритмов оценки качества моделей
- Введение в нейронные сети и их применение в задачах классификации
- Задача оценки качества модели на основе точности и полноты
- Подготовка данных
- Разделение данных на тренировочный и тестовый наборы
- Обработка пропущенных значений и выбросов
- Преобразование признаков и кодирование категориальных переменных
- Обучение нейронной сети
- Построение архитектуры нейронной сети
- Выбор функции потерь и оптимизатора
- Настройка параметров модели
- Обучение нейронной сети на тренировочном наборе данных
- Оценка производительности модели на тренировочном наборе данных
- Получение предсказаний
- Использование обученной нейронной сети для получения предсказаний на тестовом наборе данных
- Преобразование предсказанных значений в классы
- Расчёт точности и полноты на тестовом наборе данных
- Вычисление F1-меры
- Определение формулы F1-меры и ее роль в оценке качества модели
- Вычисление F1-меры на основе полученных значений точности и полноты
- Интерпретация полученного значения F1-меры
- Оценка и интерпретация результатов
- Анализ полученных результатов
- Сравнение с другими моделями и алгоритмами
- Обсуждение преимуществ и недостатков оценки на основе точности и полноты
- Применение алгоритма на реальных данных и рассмотрение примеров
- Заключение
- Перспективы развития и дальнейшие исследования
- Завершение