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Précision Du Modèle

Date

il y a 2 ans

La précision du modèle, également appelée exactitude du modèle, est une mesure de la capacité d'un modèle d'apprentissage automatique (ML) à faire des prédictions ou des décisions basées sur des données. Il s’agit d’une mesure courante pour évaluer les performances des modèles ML et peut être utilisée pour comparer les performances de différents modèles ou pour évaluer l’efficacité d’un modèle spécifique pour une tâche donnée.

Comment mesurer la précision d’un modèle de vision par ordinateur ?

Il existe plusieurs façons différentes de mesurer la précision d’un modèle, en fonction du type de modèle d’apprentissage automatique et de la nature du problème à résoudre. Certaines méthodes courantes incluent la précision de la classification, l’erreur quadratique moyenne et l’erreur absolue moyenne.

La précision de la classification est une mesure courante de la précision du modèle pour les tâches de classification et est définie comme la proportion de prédictions correctes faites par le modèle. Il est généralement calculé en divisant le nombre de prédictions correctes par le nombre total de prédictions effectuées par le modèle.

L'erreur quadratique moyenne (MSE) et l'erreur absolue moyenne (MAE) sont couramment utilisées pour mesurer la précision des modèles de régression, qui sont utilisés pour prédire des valeurs continues. Le MSE est défini comme la moyenne des différences au carré entre les valeurs prédites et les valeurs vraies, tandis que le MAE est défini comme la moyenne des différences absolues entre les valeurs prédites et les valeurs vraies.

En plus de ces mesures, il est courant d’utiliser d’autres mesures de précision du modèle telles que la précision, le rappel et le score F1, qui sont particulièrement utiles pour les tâches de classification déséquilibrées.

Dans l’ensemble, la précision du modèle est une mesure importante pour évaluer les performances des modèles d’apprentissage automatique et est utilisée pour évaluer l’efficacité de différents modèles et comparer leurs performances.

Références

【1】https://encord.com/glossary/model-accuracy-definition/

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