混淆矩陣和資料失衡
初級
AI 工程師
資料科學家
學生
Azure
我們要如何知道模型在分類資料時的表現好壞？ 電腦在評估模型效能時所用的方式有時很令人費解，有時則可能過度簡化模型在真實世界中的表現。 為了建置能以令人滿意的方式運作的模型，我們需要找出直覺的評估方式，並了解這些計量會如何讓我們的觀點產生偏差。
學習目標
在此課程模組中，您將會：
- 評估分類模型的效能。
- 檢閱計量以改善分類模型。
- 減輕因為資料失衡所造成的效能問題。
必要條件
對分類模型有基本的熟悉
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