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- ¿Qué métricas usaría en un problema de clasificación??
- ¿Qué métrica debería usar para evaluar su clasificador si los datos están desequilibrados? ¿Cómo se derivan??
- ¿Cómo se manejan los datos desequilibrados en la clasificación??
- ¿Qué métrica puedes usar para evaluar un modelo de clasificación??
¿Qué métricas usaría en un problema de clasificación??
Las métricas de rendimiento más utilizadas para problemas de clasificación son las siguientes,
- Precisión.
- Matriz de confusión.
- Precisión, recuperación y puntuación F1.
- AUC de la República de China.
- Pérdida de registro.
¿Qué métrica debería usar para evaluar su clasificador si los datos están desequilibrados? ¿Cómo se derivan??
La métrica de precisión nos dice cuántas muestras predichas son relevantes i.mi. nuestros errores en la clasificación de la muestra como correcta si no es cierto. esta métrica es una buena opción para el escenario de clasificación desequilibrada.
¿Cómo se manejan los datos desequilibrados en la clasificación??
7 técnicas para manejar datos desequilibrados
- Utilice las métricas de evaluación adecuadas. ...
- Remuestrear el conjunto de entrenamiento. ...
- Utilice la validación cruzada de K-fold de la manera correcta. ...
- Ensamble diferentes conjuntos de datos remuestreados. ...
- Remuestrear con diferentes proporciones. ...
- Agrupar la clase abundante. ...
- Diseña tus propios modelos.
¿Qué métrica puedes usar para evaluar un modelo de clasificación??
El área bajo curva (AUC) es una de las métricas más utilizadas para la evaluación. Se utiliza para problemas de clasificación binaria. El AUC de un clasificador es igual a la probabilidad de que el clasificador clasifique un ejemplo positivo elegido al azar más alto que un ejemplo negativo elegido al azar.
