Warning: preg_grep(): Compilation failed: quantifier does not follow a repeatable item at offset 142 in /var/www/tg-me/post.php on line 75 Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований | Telegram Webview: ds_interview_lib/712 -
Можно ли считать функцию потерь метрикой качества?
Нет, ставить знак равенства здесь нельзя.
✅Функция потерь — это математическое выражение, используемое для измерения ошибки модели при её обучении. Она показывает, насколько сильно предсказания модели отличаются от реальных значений. Функция потерь служит основой для оптимизации: обучение модели заключается в минимизации значения этой функции.
Примеры: ▪️Среднеквадратичная ошибка (Mean Squared Error, MSE) для регрессии. ▪️Кросс-энтропия (Cross-Entropy Loss) для классификации.
✅Метрика — это внешний, объективный критерий качества. Он не зависит напрямую от параметров модели — только от предсказанных и фактических меток.
Примеры: ▪️Точность (Accuracy) для классификации. ▪️F1-мера для задач с несбалансированными классами.
Можно ли считать функцию потерь метрикой качества?
Нет, ставить знак равенства здесь нельзя.
✅Функция потерь — это математическое выражение, используемое для измерения ошибки модели при её обучении. Она показывает, насколько сильно предсказания модели отличаются от реальных значений. Функция потерь служит основой для оптимизации: обучение модели заключается в минимизации значения этой функции.
Примеры: ▪️Среднеквадратичная ошибка (Mean Squared Error, MSE) для регрессии. ▪️Кросс-энтропия (Cross-Entropy Loss) для классификации.
✅Метрика — это внешний, объективный критерий качества. Он не зависит напрямую от параметров модели — только от предсказанных и фактических меток.
Примеры: ▪️Точность (Accuracy) для классификации. ▪️F1-мера для задач с несбалансированными классами.
#машинное_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Start with a fresh view of investing strategy. The combination of risks and fads this quarter looks to be topping. That means the future is ready to move in.Likely, there will not be a wholesale shift. Company actions will aim to benefit from economic growth, inflationary pressures and a return of market-determined interest rates. In turn, all of that should drive the stock market and investment returns higher.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us
