Verwarringsmatrix en onevenwichtige gegevens
Hoe weten we of een model goed of slecht is in het classificeren van gegevens? De manier waarop computers modelprestaties beoordelen is soms moeilijk te begrijpen of kan een te grote vereenvoudiging zijn van het gedrag van het model in de echte wereld. Om modellen te bouwen die naar tevredenheid werken, moeten we intuïtieve manieren vinden om ze te beoordelen en moeten we doorgronden hoe deze metrische gegevens onze weergave kunnen beïnvloeden.
Leerdoelen
In deze module wordt het volgende behandeld:
- Prestaties van classificatiemodellen beoordelen.
- Bekijk metrische gegevens om classificatiemodellen te verbeteren.
- Beperk prestatieproblemen met onbalans van gegevens.
Vereisten
Basiskennis van classificatiemodellen