متریک دقت (Accuracy) در یادگیری ماشین
متریک دقت (Accuracy) در مدل های کلاسیفیکیشن یادگیری ماشین
متریک دقت (Accuracy) یکی از پرکاربردترین معیارها برای ارزیابی عملکرد مدلهای طبقه‌بندی در یادگیری ماشین است. دقت نشان‌دهنده میزان پیش‌بینی‌های صحیح مدل نسبت به کل پیش‌بینی‌ها بوده و به‌عنوان شاخصی ساده و مفید برای ارزیابی کلی عملکرد مدل به‌کار می‌رود. با این حال، این معیار در کنار مزایای خود، دارای محدودیت‌هایی نیز است که لازم است به آن‌ها توجه شود.
تعریف دقت (Accuracy)
دقت در مدلهای طبقه‌بندی به‌صورت زیر تعریف می‌شود:
این متریک حاصل جمع پیش‌بینی‌های درست مثبت (TP) و پیش‌بینی‌های درست منفی (TN) تقسیم بر تعداد کل نمونه‌ها (مجموع TP، TN، پیش‌بینی‌های نادرست مثبت (FP) و پیش‌بینی‌های نادرست منفی (FN)) است.
مزایای استفاده از دقت Accuracy در مدلهای کلاسیفیکیشن
یکی از مزایای اصلی متریک دقت Accuracy، سادگی و محاسبه آسان آن است. این معیار به کاربران کمک می‌کند تا سریعاً یک دید کلی از عملکرد مدل به دست آورند. در مواردی که داده‌ها به‌صورت متوازن باشند، دقت می‌تواند یک معیار قابل اعتماد برای ارزیابی عملکرد مدل باشد. به‌عنوان مثال، اگر داده‌ها شامل تعداد تقریباً برابر نمونه‌های مثبت و منفی باشد، دقت نشان‌دهنده صحت کلی مدل است.
محدودیت‌های متریک Accuracy
با وجود مزایای متریک دقت، این معیار در مواردی که داده‌ها نامتوازن باشند، ممکن است گمراه‌کننده باشد. برای مثال، در مجموعه داده‌ای که ۹۵٪ از نمونه‌ها متعلق به کلاس مثبت و ۵٪ به کلاس منفی باشند، یک مدل که همواره کلاس مثبت را پیش‌بینی کند، دقت بالایی (۹۵٪) خواهد داشت، اما عملکرد واقعی مدل در تشخیص نمونه‌های منفی بسیار ضعیف خواهد بود. در چنین مواردی، استفاده از متریک‌های مکمل مانند دقت (Precision)، بازخوانی (Recall) و F1-score ضروری است تا ارزیابی بهتری از عملکرد مدل به‌دست آید.
استفاده از دقت در مقایسه با دیگر متریک‌ها
در کنار Accuracy، متریک‌های دیگری نیز برای ارزیابی مدلهای طبقه‌بندی وجود دارند. دقت (Precision) میزان نمونه‌های درست پیش‌بینی‌شده مثبت از میان کل پیش‌بینی‌های مثبت را نشان می‌دهد، در حالی که بازخوانی (Recall) نسبت نمونه‌های درست پیش‌بینی‌شده مثبت به کل نمونه‌های واقعی مثبت را اندازه‌گیری می‌کند. F1-اسکور به‌عنوان میانگین هارمونیک دقت و بازخوانی، معیاری متعادل برای ارزیابی مدل در نظر گرفته می‌شود.
نتیجه‌گیری
متریک دقت، یک ابزار ساده و مؤثر برای ارزیابی عملکرد مدلهای طبقه‌بندی است، اما برای درک بهتر عملکرد مدل در شرایط مختلف، استفاده از سایر متریک‌ها نیز ضروری است. در مجموعه داده‌های نامتوازن، دقت به‌تنهایی کافی نیست و ترکیب آن با معیارهای دیگر، ارزیابی جامع‌تری از مدل ارائه می‌دهد.
مدل رگرسیون XGBoost: یک روش قدرتمند برای پیش‌بینی
https://aparat.com/v/mwgmxvphttps://aparat.com/v/mwgmxvp مدل رگرسیون XGBoost یکی از محبوب‌ترین و قدرتمندترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین است که در مسائل مختلف پیش‌بینی و تحلیل …
مدل رگرسیون Elastic Net
https://aparat.com/v/xguyz7chttps://aparat.com/v/xguyz7c مدل رگرسیون Elastic Net یا شبکه الاستیک یکی از روش‌های پرکاربرد در یادگیری ماشین است که برای حل مشکلات …
معرفی مدل Lasso Regression
https://aparat.com/v/bquvzg4https://aparat.com/v/bquvzg4 مدل Lasso Regression یکی از تکنیک‌های رگرسیون خطی است که به منظور حل مشکلات داده‌های بزرگ و جلوگیری از …