机器学习评估指标的十个常见面试问题

评估指标是用于评估机器学习模型性能的定量指标。它们提供了一种系统和客观的方法来比较不同的模型并衡量它们在解决特定问题方面的成功程度。通过比较不同模型的结果并评估其性能可以对使用哪些模型、如何改进现有模型以及如何优化给定任务的性能做出正确的决定,所以评估指标在机器学习模型的开发和部署中发挥着至关重要的作用。所以评估指标是面试时经常会被问到的基础问题,本文整理了10个常见的问题。

 

完整文章:

https://avoid.overfit.cn/post/9f9fef4877d549ce80ca95b036f8b2b5

posted @   deephub  阅读(13)  评论(0编辑  收藏  举报
相关博文:
阅读排行:
· 全程不用写代码,我用AI程序员写了一个飞机大战
· DeepSeek 开源周回顾「GitHub 热点速览」
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· MongoDB 8.0这个新功能碉堡了,比商业数据库还牛
· .NET10 - 预览版1新功能体验(一)
历史上的今天:
2022-02-10 8个可以提高数据科学工作效率、节省宝贵时间的Python库
点击右上角即可分享
微信分享提示