准确性已死:您实际需要的校准,歧视和其他指标|迈向数据科学
2025-07-15 00:41:39
数据科学家通常依靠准确性作为模型评估的主要指标,但可能会产生误导,尤其是在不平衡的数据集或回归任务中。这篇文章探讨了更高级和量身定制的指标,超出了简单的准确性,可以使用足球数据中的实际示例来更好地评估分类和回归问题的模型性能。要点: - 准确性不足以评估与类不平衡类的模型。 - 对于分类,ROC-AUC,PR-AUC,对数损失,Brier评分和校准曲线比准确性提供了更多的有见地的评估。 - 在回归任务中,讨论了R²,RMSLE,MAPE/SMAPE等指标,以更深入地了解模型性能。 - 强调了特征策展,高级评估指标和透明可视化在构建强大预测模型中的重要性。