Скор (Score)

Скор – одна из метрик производительности Модели (Model) Машинного обучения (ML). Выделяют несколько видов скора:

• Точность классификации (Accuracy)
• Логарифмическая потеря (Logarithmic Loss)
• Матрица ошибок (Confusion Matrix)
• Площадь под кривой (Area under Curve)
• Критерий F1 (F1 Score)
• Средняя абсолютная ошибка (MAE)
• Среднеквадратическая ошибка (MSE)

Точность классификации – это то, что имеют в виду по умолчанию, когда используют термин «скор». Это отношение правильно спрогнозированных Наблюдений (Observation) к общему их количеству.

Автор оригинальной статьи: @adi_myth

Фото: @tetrakiss