Объяснение точности, достоверности, полноты и оценки F1 | Метрики оценки моделей в машинном обучении

Описание: Освойте основные метрики оценки, используемые в машинном обучении!

В этом видео мы разберём Accuracy, Precision, Recall и F1-Score самым простым и практичным способом. Независимо от того, новичок вы или готовитесь к собеседованиям по науке о данных, это руководство поможет вам полностью понять, как работают эти метрики и когда использовать каждую из них.

📌 Рассматриваемые темы:

Что такое Accuracy?

Разница между Precision и Recall

Почему F1-Score важен

Объяснение матрицы несоответствий

Примеры из практики

Как выбрать правильную метрику оценки

Это видео обязательно к просмотру для тех, кто готовится к собеседованию по науке о данных, машинному обучению, искусственному интеллекту, оценке моделей и машинному обучению.

👉 Смотрите больше обучающих программ и полных курсов на моём канале:
Datacode with Sharad
   / @datacodewithsharad  
#MachineLearning #DataScience #ModelEvaluation #Accuracy #Precision #Recall #F1Score #ConfusionMatrix #AITutorial #MLInterview #MLMetrics #DatacodeWithSharad