2025-03-11 15:06:32
Признаками, характеризующими качество классификационной модели, построенной при помощи дерева решений, являются:
- общее количество классифицированных объектов
- количество правильно классифицированных объектов
- точность распознавания
- ошибка
- время распознавания
Другие предметы Университет Оценка качества моделей машинного обучения качество классификационной модели дерево решений анализ данных признаки классификации точность распознавания ошибки классификации время распознавания количество объектов правильно классифицированные объекты обучение модели
2025-07-19 16:24:19
При оценке качества классификационной модели, построенной с использованием дерева решений, действительно важно учитывать несколько ключевых признаков. Давайте разберем каждый из них:
- Общее количество классифицированных объектов:
Это количество всех объектов, которые модель попыталась классифицировать. Этот показатель важен, чтобы понимать объем данных, с которым работает модель.
- Количество правильно классифицированных объектов:
Это число объектов, которые модель классифицировала правильно. Чем больше это значение, тем лучше модель справляется с задачей классификации.
- Точность распознавания:
Точность (accuracy) — это доля правильно классифицированных объектов от общего числа объектов. Рассчитывается по формуле: Точность = (Количество правильно классифицированных объектов / Общее количество классифицированных объектов) * 100%. Это один из основных показателей, который дает общее представление о качестве модели.
- Ошибка:
Ошибка (error rate) — это доля неправильно классифицированных объектов. Рассчитывается как: Ошибка = 1 - Точность. Этот показатель позволяет понять, насколько часто модель ошибается.
- Время распознавания:
Это время, которое требуется модели для классификации объектов. Важно учитывать, особенно если модель будет использоваться в реальном времени, где скорость имеет значение.
Эти показатели вместе дают полное представление о том, насколько качественно и эффективно работает классификационная модель, построенная с использованием дерева решений. Они помогают выявить сильные и слабые стороны модели и определить области для улучшения.
