avaliacao de modelos

Índice O Que é Mean Average Precision? Qual a Fórmula da Mean Average Precision? Como Interpretar a Mean Average Precision? Como Calcular a Mean Average Precision em Python? Qual a Diferença Entre Mean Average Precision e NDCG? Qual a Diferença Entre Mean Average Precision e Mean Reciprocal Rank? O Que é Mean Average Precision? Mean Average Precision (MAP) é uma métrica de avaliação em machine learning comumente usada para medir a performance de sistemas de recomendação e busca....

Índice O Que é NDCG? Como Interpretar o NDCG? Qual a Fórmula do NDCG? Como Calcular o NDCG em Python? Qual a Diferença Entre NDCG e Mean Average Precision? Qual a Diferença Entre NDCG e Mean Reciprocal Rank? O Que é NDCG? O NDCG é uma métrica de avaliação de desempenho que é especialmente útil para modelos de machine learning de ranking. Ela é muito usada em sistemas de busca e recomendação....

Índice O Que é Erro Absoluto Percentual Médio ou MAPE? Qual a Fórmula do MAPE? Como Interpretar o MAPE? Como Calcular o MAPE Usando Scikit-learn em Python? Como Calcular o MAPE em R? Qual a Diferença Entre MAPE e WMAPE? Qual a Diferença Entre MAPE e WAPE? Qual a Diferença Entre MAPE e SMAPE? Qual a Diferença Entre MAPE e RMSE? Qual a Diferença Entre MAPE e MAE? O Que é Erro Absoluto Percentual Médio ou MAPE?...

Índice O Que é Erro Médio Absoluto ou MAE? Qual a Fórmula do MAE? Como Interpretar o MAE? Como Calcular o MAE Usando Scikit-learn em Python? Como Calcular o MAE em R? Diferença Entre Erro Absoluto e Relativo Diferença Entre MAE e MSE Diferença Entre MAE e MAPE O MAE Pode Ser Usado Para Avaliar Modelos De Classificação? O Que é Erro Médio Absoluto ou MAE? O erro médio absoluto (MAE) é uma métrica utilizada para avaliar o desempenho de modelos de regressão em machine learning....

Índice O Que é RMSE? Qual a Fórmula do RMSE? Como Interpretar o RMSE? Quanto Menor o RMSE Melhor? Como Calcular o RMSE Usando Scikit-learn em Python? Como Calcular o RMSE em R? Diferença Entre RMSE e MSE Diferença Entre RMSE e MAE Diferença Entre RMSE e MAPE Diferença Entre RMSE e R-quadrado Como o RMSE é Afetado Por Outliers? O RMSE Pode Ser Usado Para Avaliar Modelos De Classificação?...

Índice O Que é Log Loss (Perda Logarítmica) e Como Interpretá-la? Qual a Fórmula da Log Loss? Classificação Binária Classificação Multiclasse Log Loss Durante o Treino vs Validação Como Calcular Log Loss Usando Scikit-learn em Python Como Calcular Log Loss Em R Diferenças Entre Log Loss e ROC AUC O Que é Log Loss (Perda Logarítmica) e Como Interpretá-la? Log loss (ou perda logarítmica) é uma métrica de avaliação de modelos de classificação em machine learning, tanto binários quanto multiclasse....

Índice O Que É ROC AUC? Como Interpretar ROC AUC? Como Calcular ROC AUC Com Scikit-learn Em Python? Como Calcular ROC AUC Em R? Como Usar ROC AUC Com Mais de Duas Classes? Diferença Entre ROC AUC e Acurácia Diferença Entre ROC AUC e F1 Score Diferença Entre ROC AUC e Log Loss O Que É ROC AUC? ROC AUC é uma métrica de avaliação em machine learning usada para avaliar o desempenho de modelos de classificação....

Se você está começando a trabalhar com machine learning, é importante saber como avaliar o desempenho dos seus modelos. Existe uma infinidade de métricas de avaliação e neste artigo, vamos nos concentrar em três das mais populares para avaliar modelos de classificação: precisão, recall e F1 score. A precisão mede a quantidade de vezes que o seu modelo acerta em relação ao total de vezes que ele tenta acertar. O recall mede a quantidade de vezes que o seu modelo acerta em relação ao total de vezes que ele deveria ter acertado....

Acurácia é uma métrica de avaliação muito popular para descobrir a performance de um modelo de machine learning em uma tarefa de classificação. Costumo pensar nela como “taxa de acerto” do modelo. Ela é calculada dividindo o número de previsões corretas pelo número total de previsões. Por exemplo, imagine que você treinou um modelo de machine learning para prever se uma pessoa tem uma doença ou não, com base em alguns sintomas....

Durante o processo de criação de um modelo de machine learning nós precisamos medir a qualidade dele de acordo com o objetivo da tarefa. Existem funções matemáticas que nos ajudam a avaliar a capacidade de erro e acerto dos nossos modelos, e agora você conhecerá algumas das mais utilizadas. Neste artigo, usarei a palavra métrica para me referir a essas funções. Tão importante quanto saber escolher um bom modelo, é saber escolher a métrica correta para decidir qual é o melhor entre eles....