BI Consult
  • Перейти на QlikSense
  • Перейти на QlikView
  • Перейти на Tableau
  • Перейти на Power BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • EN
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Business-Qlik
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • Энергетика
    • Фрод-менеджмент
    • E-Commerce
    • Фармацевтика
    • Построение хранилища данных
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Платформы
    • Qlik Sense
    • QlikView
    • Tableau
    • Microsoft Power BI
    • Геоаналитика Qlik GeoAnalytics
    • Qlik NPrinting - рассылка отчетности QlikView/Qlik Sense
    • KliqPlanning Suite - бюджетирование в QlikView
    • ATK BiView-1C Коннектор (для Qlik/Tableau/PowerBI)
    • QlikView/Qlik Sense SAP Коннектор
    • QlikView R-Коннектор
    • Qlik Web Connectors - коннектор Google, Facebook, Twitter
    • Vizlib Qlik Sense extentions (библиотека экстеншнов)
    • Библиотека extention для Qlik
    • Qlik Alerting
    • Qlik Data Integration Platform - создание Data Lake
    • Qlik Data Catalog решение для Data Governance
    • ATK BiView документация
  • Услуги
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • План обучения и сертификации
    • Подготовка специалистов по Qlik
    • Бесплатное обучение Qlik
    • Сертификация Qlik
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • Аудит приложений Qlik и Tableau
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс по Qlik Sense
    • Учебный курс по Tableau
    • Учебный курс по Microsoft Power BI
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс по NPrinting
    • Учебный курс по BigQuery
    • Учебный курс по Azure Databricks
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс администратора Qlik Sense
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

QlikView / Qlik Sense

  • Qlik Sense
    • Возможности Qlik Sense
    • Qlik Sense Enterprise
    • Qlik Sense Desktop
    • Qlik Sense Saas облачная инфраструктура для компаний
    • Источники данных и хранение данных
    • Безопасность и разграничение прав доступа
    • Масштабируемость
    • Политика лицензирования Qlik Sense
    • Qlik Sense November 2021: новые возможности
    • Географические карты в Qlik Sense
    • Qlik Sense Cloud / Qlik Sense в облаке
    • Учебное пособие по Qlik Sense
  • QlikView
    • Архитектура
    • Отличия QlikView от традиционных BI-систем
    • Политика лицензирования QlikView
    • Системные требования и сайзинг
    • Отличие от OLAP-систем
    • QlikView on Mobile
    • Qlik и Big Data
    • Демонстрационные примеры
    • QlikView в "облаке" (Amazon) / QlikView in the cloud
    • Интеграция QlikView с Microsoft SharePoint
    • Учебное пособие по QlikView
    • Что такое QlikView Publisher
    • QlikView Extranet Server и дистрибуция отчетности внешним пользователям
  • Qlik Data Catalog
  • Qlik Alerting
  • Qlik Data Integration Platform
  • Add-ons для QlikView
    • Vizlib Qlik Sense extentions (библиотека экстеншнов)
    • QlikView/Qlik Sense ATK BiView-1C Коннектор
    • Документация ATK BiView
    • Qlik NPrinting
    • Геоаналитика Qlik GeoAnalytics
    • GeoQlik
    • KliqPlanning Suite
    • QlikView/Qlik Sense SAP Коннектор
    • QlikView R-Коннектор
    • Qlik Web Connectors
    • QlikView Cognos TM1 Коннектор
    • Визуализация графов в Qlik Sense с помощью Ogma / Linkurious
  • Учебный курс по Qlik Sense

Tableau

  • Tableau
    • Tableau Desktop
    • Tableau Server
    • Tableau Prep
    • Технологии
    • Источники данных Tableau
    • Безопасность в Tableau
    • Политика лицензирования
    • Tableau 2021: новые возможности
    • Сравнение продуктов Tableau (Desktop, Server, Online, Public)
    • Демонстрационные примеры
    • Учебный портал Tableau
    • Коробочное решение "Мониторинг Tableau Server"
    • Чем отличаются Tableau Reader и Viewer?
  • Учебный курс по Tableau

Другое

  • Microsoft Power BI
    • Power BI Desktop
    • Power BI Report Server
    • Отраслевые решения Microsoft Power BI
    • Политика лицензирования Microsoft Power BI
    • Power BI Mobile
    • Учебные курсы Microsoft Power BI
    • Архитектура Power BI
    • Обработка данных в Power BI
    • Аудит системы Power BI
  • Учебный курс по Microsoft Power BI
  • Alteryx
    • Alteryx Designer
    • Инструменты Alteryx Designer
    • Alteryx Server
    • Alteryx Analytics Gallery
    • Alteryx. Создание приложения, workflow, ETL
  • Data Engeneering
    • Создание Data Lake
    • Создание Data Warehouse
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Курсы » Учебный курс по Data Science (ML, AI)

Метрики оценки производительности в машинном обучении

В машинном обучении показатели оценки производительности используются для расчета производительности ваших обученных моделей машинного обучения. Это помогает определить, насколько лучше ваша модель машинного обучения может работать с набором данных, которого она никогда раньше не видела. Если вы никогда не использовали какие-либо показатели оценки производительности для оценки производительности своей модели машинного обучения, то эта статья для вас. В этой статье я познакомлю вас с некоторыми из лучших показателей оценки производительности в машинном обучении.

 

Метрики оценки производительности

В машинном обучении метрика оценки производительности играет очень важную роль в определении производительности нашей модели машинного обучения для набора данных, который она никогда раньше не видела. Скорее всего, модель, которую вы обучили, всегда будет лучше работать с набором данных, на котором вы ее обучили. Но мы обучаем модели машинного обучения хорошо работать при решении реальных проблем, когда данные передаются непрерывно. Если мы используем модель, которая недостаточно подходит для хорошей работы, нет смысла использовать машинное обучение для решения ваших проблем. Вот здесь-то и появляются метрики оценки производительности. Метрика оценки производительности определяет, будет ли ваша обученная модель машинного обучения хорошо справляться с решением проблемы, для которой она была обучена, или нет.

Существует множество показателей оценки производительности, которые вы можете использовать для измерения производительности ваших моделей машинного обучения для классификации, а также для регрессии. Ниже представлены некоторые из лучших показателей оценки производительности, которые я рекомендую вам использовать для оценки производительности вашей модели машинного обучения. Все упомянутые ниже показатели оценки производительности решаются и объясняются с помощью языка программирования Python.

 

Оценка R2:

Оценка R2 – очень важный показатель, который используется для оценки производительности модели машинного обучения на основе регрессии. Он произносится как R в квадрате и также известен как коэффициент детерминации. Он работает, измеряя количество отклонений в прогнозах, объясненных набором данных. Проще говоря, это разница между выборками в наборе данных и прогнозами, сделанными моделью. Здесь вы можете найти учебное пособие по этой теме.

 

Объясненная дисперсия:

Объясненная дисперсия используется для измерения доли изменчивости прогнозов модели машинного обучения. Проще говоря, это разница между ожидаемым значением и прогнозируемым значением. Концепция объясненной дисперсии очень важна для понимания того, сколько информации мы можем потерять, сверяя набор данных. Здесь вы можете найти учебное пособие по этой теме.

 

Матрица неточностей:

Матрица неточностей – это метод оценки эффективности модели классификации. Идея состоит в том, чтобы подсчитать, сколько раз экземпляры класса 1 классифицируются как класс 2. Например, чтобы узнать, сколько раз модель классификации путала изображения собаки с кошкой, вы используете матрицу неточностей. Здесь вы можете найти учебное пособие по этой теме.

 

Отчет о классификации:

Отчет о классификации – это один из показателей оценки эффективности модели машинного обучения на основе классификации. Он отображает точность вашей модели, отзывчивость, оценку F1 и поддержку. Он обеспечивает лучшее понимание общей производительности нашей обученной модели. Чтобы понять суть отчета о классификации модели машинного обучения, вам необходимо знать все показатели, отображаемые в отчете. Для более четкого понимания я объяснил все показатели ниже, чтобы вы могли легко понять отчет о классификации вашей модели машинного обучения:

  1. Точность: Точность определяется как отношение истинных положительных результатов к сумме истинных и ложных классификаций.
  2. Отзыв: отзыв определяется как отношение истинных положительных результатов к сумме истинно положительных и ложно отрицательных результатов.
  3. Оценка F1: F1 – это взвешенное среднее гармоническое значение точности и запоминания. Чем ближе значение показателя F1 к 1,0, тем выше ожидаемая производительность модели.
  4. Поддержка: Поддержка – это количество фактических вхождений класса в набор данных. Для разных моделей она не отличается, а просто диагностирует процесс оценки эффективности.

Здесь вы можете найти учебное пособие по этой теме.

 

Резюме

Итак, это – одни из лучших показателей оценки производительности, которые вы можете использовать для измерения производительности вашей модели машинного обучения. В машинном обучении метрика оценки производительности играет очень важную роль в определении производительности нашей модели машинного обучения для набора данных, который она никогда раньше не видела. Надеюсь, вам понравилась эта статья о показателях оценки эффективности в машинном обучении. Не стесняйтесь задавать свои вопросы в разделе комментариев ниже.

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online Узнать стоимость лицензий

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты

  • Деньга
    Разработка концепции для консолидация финансовой отчетности по филиалам компании;
    Разработка концепции создания матрицы данных для отслежевания поведения клиентов, вплоть до уровня транзакций
    Написание технической документации;
    Поддержка пользователей.
  • InterZet

    Анализ деятельности отдела маркетинга; сегментация клиентских баз; расчет специфичных показателей эффективности деятельности компании сегмента telecom

  • Решение в области планирования, бюджетирования, план-фактного анализа продаж. Хранилище данных QlikSense;

  • CBRE является ведущей компанией на мировом рынке, предоставляющей полный спектр услуг в области недвижимости и инвестиций.

    Модули:

    • Анализ клиентов и сотрудников
    • Анализ конъюктуры рынка
    • Анализ воронки продаж
  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Банки
    • Страхование
    • Фармацевтика
    • Лизинг
    • Логистика
    • Медицина
    • Нефтегазовый сектор
    • Сеть ресторанов
  • Продукты
    • Qlik Sense
    • QlikView
    • Tableau
    • Microsoft Power BI
    • ATK BiView-1C Коннектор (для Qlik/Tableau/PowerBI)
    • Vizlib Qlik Sense extentions (библиотека экстеншнов)
    • NPrinting
    • Геоаналитика Qlik GeoAnalytics
    • KliqPlanning Suite
    • Qlik WebConnectors
    • QlikView R Коннектор
    • QlikView/Qlik Sense SAP Коннектор
    • Alteryx
    • Qlik Data Catalog
    • Документация ATK BiView
  • Услуги
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Поддержка
    • План обучения и сертификации Qlik
    • Бесплатное обучение
    • Учебные курсы
    • Сертификация Qlik
    • Аудит приложений
  • Курсы
    • Учебный курс по Qlik Sense
    • Учебный курс по Tableau
    • Учебный курс по Microsoft Power BI
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс по NPrinting
    • Учебный курс по Azure Databricks
    • Учебный курс по Google BigQuery
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
  • Функциональные решения
    • Продажи
    • Финансы
    • Склад
    • HR
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Внутренний аудит
    • Геоаналитика
    • Категорийный менеджмент
    • Построение хранилища данных
    • Система управления KPI и BSC
    • Управление цепочками поставок
    • Маркетинг
    • Цифровая трансформация
    • Сквозная аналитика
    • Process Mining
QlikView Partner
LinkedInYouTubeVkontakteFacebook
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru