Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

📊 Что такое калибровка моделей

Калибровка модели измеряет, насколько предсказанные вероятности соответствуют реальной результативности. Например, если модель предсказывает вероятность 70%, она должна быть правильной 70% времени для схожих предсказаний.

Почему это важно
Два одинаково точных (90%) модели могут давать разные уровни уверенности. Одна может иметь правдоподобные вероятности, а другая — чрезмерно уверенные предсказания. В реальных приложениях важно иметь надежные вероятности, а не просто точность.

Проблемы калибровки:
- Переоценка: модель дает слишком высокие вероятности.
- Недооценка: модель дает слишком низкие вероятности.
- Комбинированная ошибка: модель то переоценивает, то недооценяет.

Подбробнее

#калибровкамоделей

👍5❤1

www.tgoop.com/dsproglib/5977

1.85K viewsedited  Jan 16 at 07:00

📊 Что такое калибровка моделей

Калибровка модели измеряет, насколько предсказанные вероятности соответствуют реальной результативности. Например, если модель предсказывает вероятность 70%, она должна быть правильной 70% времени для схожих предсказаний.

Почему это важно
Два одинаково точных (90%) модели могут давать разные уровни уверенности. Одна может иметь правдоподобные вероятности, а другая — чрезмерно уверенные предсказания. В реальных приложениях важно иметь надежные вероятности, а не просто точность.

Проблемы калибровки:
- Переоценка: модель дает слишком высокие вероятности.
- Недооценка: модель дает слишком низкие вероятности.
- Комбинированная ошибка: модель то переоценивает, то недооценяет.

Подбробнее

#калибровкамоделей

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение