ใน Machine Learning เมื่อเราเทรนโมเดลใช้ในงานต่าง ๆ เราจะมีการคำนวน Metrics เพื่อแสดงผลให้ผู้ใช้ทราบว่า โมเดลนั้น ๆ ทำงานได้ดีแค่ไหน ที่เป็นที่นิยมได้แก่ Accuracy, Precision, Recall และ F1 Score โดยทั้งหมดเราสามารถคำนวนได้จาก Confusion Matrix หรือ Error Matrix

เรามาเริ่มกันเลยดีกว่า

Open In Colab

\(\)

เปรียบเทียบ Accuracy และ Precision

Accuracy is the proximity of measurement results to the true value; precision is the degree to which repeated (or reproducible) measurements under unchanged conditions show the same results. Credit: https://en.wikipedia.org/wiki/File:Accuracy_and_precision.svg
Accuracy is the proximity of measurement results to the true value; precision is the degree to which repeated (or reproducible) measurements under unchanged conditions show the same results. Credit: https://en.wikipedia.org/wiki/File:Accuracy_and_precision.svg
Accuracy-Precision Graphic Credit: https://tex.stackexchange.com/questions/449894/how-to-make-accuracy-precision-graphic
Accuracy-Precision Graphic Credit: https://tex.stackexchange.com/questions/449894/how-to-make-accuracy-precision-graphic

Graphic อธิบาย Confusion Matrix, Precision, Recall

Confusion Matrix in Term of terms of Pregnancy Analogy. Credit https://towardsdatascience.com/understanding-confusion-matrix-a9ad42dcfd62
Confusion Matrix in Term of terms of Pregnancy Analogy. Credit https://towardsdatascience.com/understanding-confusion-matrix-a9ad42dcfd62
Precision and recall Credit: https://en.wikipedia.org/wiki/File:Precisionrecall.svg
Precision and recall Credit: https://en.wikipedia.org/wiki/File:Precisionrecall.svg

แชร์ให้เพื่อน:

Surapong Kanoktipsatharporn on FacebookSurapong Kanoktipsatharporn on LinkedinSurapong Kanoktipsatharporn on Rss
Surapong Kanoktipsatharporn
Solutions Architect at Bua Labs
The ultimate test of your knowledge is your capacity to convey it to another.

Published by Surapong Kanoktipsatharporn

The ultimate test of your knowledge is your capacity to convey it to another.