Чтобы обеспечить успех ваших инициатив в области науки о данных, необходимо с самого начала устранить разрыв между метрикой оценки вашей модели машинного обучения и бизнес-целью. В этой статье на примере демонстрируется влияние оценки модели машинного обучения и то, как она может способствовать вовлечению заинтересованных сторон. Рассмотрим сценарий. Целью науки о данных является создание классификатора, который может точно прогнозировать сбои компонентов в бизнес-среде. Целевая..

Проверка модели и мониторинг Как оценивать и отслеживать эффективность моделей ИИ для управления финансовыми рисками — практическое руководство Давайте поговорим о точности, отзыве, счете F1, частоте брака, PSI, CSI, KS и Gini вместе с их реализацией на Python. Одним из наиболее важных аспектов использования моделей ИИ в управлении финансовыми рисками является постоянное обеспечение их качества. В этом есть два аспекта. Во-первых, нам нужно убедиться, что модель является точной во..

Обзор некоторых методологий, используемых для оценки качества регрессионной модели Фаза оценки модели начинается, когда мы создаем контрольный набор, состоящий из примеров, которые алгоритм обучения не видел во время обучения. Если наша модель хорошо работает на контрольном множестве, мы можем сказать, что наша модель хорошо обобщает и имеет хорошее качество. Самый распространенный способ оценить, хороша модель или нет, – это вычислить метрику производительности на основе..