Modellgenauigkeit
Die Modellpräzision, auch Modellgenauigkeit genannt, ist ein Maß für die Fähigkeit eines Machine-Learning-Modells (ML), auf der Grundlage von Daten Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Es handelt sich um eine gängige Metrik zur Bewertung der Leistung von ML-Modellen und kann verwendet werden, um die Leistung verschiedener Modelle zu vergleichen oder die Wirksamkeit eines bestimmten Modells für eine bestimmte Aufgabe zu beurteilen.
Wie misst man die Genauigkeit eines Computer-Vision-Modells?
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, die Modellgenauigkeit zu messen, abhängig von der Art des maschinellen Lernmodells und der Art des zu lösenden Problems. Zu den gängigen Methoden zählen Klassifizierungsgenauigkeit, mittlerer quadrierter Fehler und mittlerer absoluter Fehler.
Die Klassifizierungsgenauigkeit ist ein gängiges Maß für die Modellgenauigkeit bei Klassifizierungsaufgaben und wird als Anteil der vom Modell getroffenen richtigen Vorhersagen definiert. Die Berechnung erfolgt normalerweise durch Division der Anzahl richtiger Vorhersagen durch die Gesamtzahl der vom Modell getroffenen Vorhersagen.
Der mittlere quadratische Fehler (MSE) und der mittlere absolute Fehler (MAE) werden häufig verwendet, um die Genauigkeit von Regressionsmodellen zu messen, die zur Vorhersage kontinuierlicher Werte verwendet werden. MSE ist definiert als der Durchschnitt der quadrierten Differenzen zwischen den vorhergesagten Werten und den wahren Werten, während MAE als der Durchschnitt der absoluten Differenzen zwischen den vorhergesagten Werten und den wahren Werten definiert ist.
Zusätzlich zu diesen Metriken werden häufig andere Maße für die Modellgenauigkeit verwendet, z. B. Präzision, Rückruf und F1-Score, die insbesondere bei unausgewogenen Klassifizierungsaufgaben nützlich sind.
Insgesamt ist die Modellgenauigkeit eine wichtige Messgröße zur Bewertung der Leistung von Modellen des maschinellen Lernens und wird verwendet, um die Wirksamkeit verschiedener Modelle zu beurteilen und ihre Leistung zu vergleichen.
Verweise
【1】https://encord.com/glossary/model-accuracy-definition/