Search results
12 cze 2020 · Trong thực tế train model, người ta hay plot loss và accuracy lên trên biểu đồ để trực quan hóa và dựa vào kinh nghiệm sẽ “ngắm” ra được vấn đề của model.
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 .
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.
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.
3 sty 2018 · Accuracy là tỉ lệ giữa số điểm được phân loại đúng và tổng số điểm. Accuracy chỉ phù hợp với các bài toán mà kích thước các lớp dữ liệu là tương đối như nhau. Confusion matrix giúp có cái nhìn rõ hơn về việc các điểm dữ liệu được phân loại đúng/sai như thế nào.
20 sie 2023 · Accuracy đo lường khả năng dự đoán đúng và được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như machine learning, data science, và các bài toán phân loại dữ liệu. Công thức tính accuracy bao gồm các thành phần sau đây: True Positive (TP): Số lượng dự đoán đúng các mẫu dương tính. True Negative (TN): Số lượng dự đoán đúng các mẫu âm tính.
