Search results
16 cze 2021 · Trong machine learning (học máy), classification (phân loại) đề cập đến việc predict (dự đoán) label (nhãn) của một đầu vào dữ liệu. Bài viết này sẽ đề cập đến các thông số đo lường, phương đánh giá mô hình phân loại được sử dụng phổ biến: accuracy, precision, recall, F-1 Score, ROC curve, và AUC.
Accuracy là một thước đo để đánh giá các mô hình phân loại. Về mặt hình thức, accủacy có thể được định nghĩa là số lần dự đoán đúng trên tổng số lần dự đoán. Viết điều này theo True Positive và True Negative: Tỷ lệ phần trăm trường hợp tích cực trong tổng số trường hợp tích cực thực tế .
Classification Accuracy. Đây là độ đo của bài toán phân loại mà đơn giản nhất, tính toán bằng cách lấy số dự đoán đúng chia cho toàn bộ các dự đoán. Ví dụ với bài toán Cat/Non-cat như trên, độ chính xác sẽ được tính như sau: Classification Accuracy = (90+940)/(1000+100) = 93.6%
Khái niệm về văn học dân gian “Văn học dân gian là sáng tác tập thể, truyền miệng của nhân dân lao động, ra đời từ công xã nguyên thủy, trải qua các thời kỳ phát triển lâu dài trong các chế độ xã hội có giai cấp”.
25 cze 2020 · Xin chào các member Mì AI, hôm nay chúng ta cùng đi tiếp series “Oánh giá” model AI theo cách Mì ăn liền với một bài thực hành đánh giá model bằng Python. Trong 2 bài trước trong series chúng ta đã làm quen với các khái niệm Loss, Accuracy, Precision, Recall, F1 Score.
Cụ thể chúng ta sẽ nắm được ý nghĩa, cách thức áp dụng của những thước đo như: Độ chính xác (accuracy): Thước đo thông dụng nhất của mô hình phân loại. Độ chuẩn xác (precision): Thước đo tỷ lệ dự báo đúng được tính trên mẫu được dự báo là dương tính (positive) và trường hợp áp dụng chúng.
12 cze 2020 · Chúng ta có thể tổng hợp việc tính toán Loss và Accuracy cho một phương án với các điểm dữ liệu như bảng sau: Bảng 1. Thông thường thì khi accuracy cao thì loss sẽ giảm vì theo suy nghĩ tự nhiên là dự đoán càng sát (loss giảm) thì càng chính xác (accuracy cao).
