{"id":13893,"date":"2022-08-12T04:05:00","date_gmt":"2022-08-11T22:35:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datalabelify.com\/en\/?p=13893"},"modified":"2023-10-28T22:52:46","modified_gmt":"2023-10-28T17:22:46","slug":"machine-learning-metrics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/metriques-dapprentissage-automatique\/","title":{"rendered":"Ma\u00eetriser les m\u00e9triques d&#039;apprentissage automatique\u00a0: votre guide de performance ultime"},"content":{"rendered":"<p>En tant qu&#039;\u00e9quipe de data scientists exp\u00e9riment\u00e9s et passionn\u00e9s d&#039;apprentissage automatique, nous comprenons l&#039;importance d&#039;\u00e9valuer avec pr\u00e9cision les performances de nos mod\u00e8les.<\/p>\n<p>Dans ce guide complet, nous explorerons les principales mesures de performances en mati\u00e8re d&#039;apprentissage automatique. De la r\u00e9gression \u00e0 la classification et \u00e0 d&#039;autres mesures importantes, nous fournirons des explications claires et des exemples pratiques.<\/p>\n<p>Nous vous guiderons \u00e9galement dans le choix de la bonne m\u00e9trique pour votre projet sp\u00e9cifique.<\/p>\n<p>\u00c0 la fin, vous disposerez d\u2019une base solide pour \u00e9valuer efficacement le succ\u00e8s de vos mod\u00e8les d\u2019apprentissage automatique.<\/p>\n<p>Commen\u00e7ons!<\/p>\n<h2>Points cl\u00e9s \u00e0 retenir<\/h2>\n<p>Comprendre et utiliser les bonnes mesures de performances est crucial pour \u00e9valuer l\u2019efficacit\u00e9 des mod\u00e8les d\u2019apprentissage automatique. Ce guide explore en profondeur diverses r\u00e9gressions, classifications et autres mesures importantes.<\/p>\n<p>En prenant en compte des facteurs tels que la nature du probl\u00e8me, les caract\u00e9ristiques des donn\u00e9es et les compromis entre les mesures, nous pouvons choisir la mesure la plus appropri\u00e9e pour nos projets sp\u00e9cifiques.<\/p>\n<p>Gr\u00e2ce \u00e0 ces connaissances et aux exemples pratiques fournis, nous pouvons \u00e9valuer en toute confiance le succ\u00e8s de nos mod\u00e8les d\u2019apprentissage automatique.<\/p>\n<h2>M\u00e9triques de r\u00e9gression<\/h2>\n<div class=\"zw-youtube\" style=\"position: relative; width: 100%; height: 0; padding-bottom: 56.25%;\"><iframe style=\"position: absolute; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%;\" title=\"Lecteur vid\u00e9o YouTube\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/_CGTbkHwUHQ\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"><\/iframe><\/div>\n<p>Dans notre guide sur les principales mesures de performances en apprentissage automatique, explorons les mesures de r\u00e9gression, qui sont couramment utilis\u00e9es pour \u00e9valuer la pr\u00e9cision et la puissance pr\u00e9dictive des mod\u00e8les de r\u00e9gression. Lors de l&#039;\u00e9valuation des compromis et de la comparaison des performances, il est crucial de prendre en compte ces indicateurs.<\/p>\n<p>Premi\u00e8rement, l\u2019erreur moyenne absolue (MAE) mesure la diff\u00e9rence absolue moyenne entre les valeurs pr\u00e9dites et r\u00e9elles.<\/p>\n<p>Ensuite, l&#039;erreur quadratique moyenne (MSE) calcule la diff\u00e9rence quadratique moyenne, en accordant plus de poids aux erreurs plus importantes.<\/p>\n<p>L&#039;erreur quadratique moyenne (RMSE) est la racine carr\u00e9e de MSE et fournit une valeur plus interpr\u00e9table.<\/p>\n<p>De plus, le score R au carr\u00e9 (R2) mesure la proportion de la variance de la variable d\u00e9pendante expliqu\u00e9e par les variables ind\u00e9pendantes.<\/p>\n<p>Enfin, le score de variance expliqu\u00e9e quantifie la proportion de variance captur\u00e9e par le mod\u00e8le.<\/p>\n<p>Comprendre et comparer ces mesures de r\u00e9gression aidera \u00e0 prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es et \u00e0 am\u00e9liorer les performances du mod\u00e8le.<\/p>\n<h2>M\u00e9triques de classification<\/h2>\n<p>Passons maintenant aux m\u00e9triques de classification et explorons les mesures d&#039;\u00e9valuation utilis\u00e9es pour \u00e9valuer les performances des mod\u00e8les de classification.<\/p>\n<p>Pour vraiment comprendre ce sujet, nous devons aborder deux aspects cl\u00e9s\u00a0: les limites de l\u2019exactitude en tant que m\u00e9trique de classification et l\u2019importance de la s\u00e9lection de seuils dans les m\u00e9triques de classification.<\/p>\n<p>La pr\u00e9cision, bien que largement utilis\u00e9e, n\u2019est pas toujours la mesure la plus fiable dans certains sc\u00e9narios. Il ne prend pas en compte les d\u00e9s\u00e9quilibres de classe, les co\u00fbts de classification erron\u00e9e et le compromis entre pr\u00e9cision et rappel.<\/p>\n<p>D\u2019un autre c\u00f4t\u00e9, la s\u00e9lection des seuils joue un r\u00f4le crucial dans les mod\u00e8les de classification. Il d\u00e9termine la balance entre les faux positifs et les faux n\u00e9gatifs. En ajustant le seuil, nous pouvons prioriser la pr\u00e9cision ou le rappel en fonction de nos besoins sp\u00e9cifiques.<\/p>\n<h2>Autres mesures importantes<\/h2>\n<div class=\"zw-youtube\" style=\"position: relative; width: 100%; height: 0; padding-bottom: 56.25%;\"><iframe style=\"position: absolute; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%;\" title=\"Lecteur vid\u00e9o YouTube\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/rHgQrdME-DA\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"><\/iframe><\/div>\n<p>Explorons maintenant d&#039;autres mesures importantes qui jouent un r\u00f4le crucial dans l&#039;\u00e9valuation des performances des mod\u00e8les d&#039;apprentissage automatique, en nous appuyant sur notre compr\u00e9hension des mesures de classification.<\/p>\n<p>Lors de l&#039;\u00e9valuation de mod\u00e8les sur des ensembles de donn\u00e9es d\u00e9s\u00e9quilibr\u00e9s, le score Kappa et la pr\u00e9cision de Cohen sont deux mesures couramment utilis\u00e9es. Cependant, lequel est le meilleur ? Le score Kappa de Cohen prend en compte l&#039;accord entre les \u00e9tiquettes pr\u00e9dites et r\u00e9elles, tandis que la pr\u00e9cision mesure simplement le pourcentage de pr\u00e9dictions correctes. Dans les situations o\u00f9 des classes d\u00e9s\u00e9quilibr\u00e9es sont pr\u00e9sentes, le score Kappa de Cohen est souvent consid\u00e9r\u00e9 comme une meilleure mesure car il s&#039;ajuste \u00e0 la r\u00e9partition d\u00e9s\u00e9quilibr\u00e9e des classes.<\/p>\n<p>D&#039;un autre c\u00f4t\u00e9, lors de l&#039;\u00e9valuation des mod\u00e8les de classification, il est important de prendre en compte les compromis entre la perte de log et la pr\u00e9cision \u00e9quilibr\u00e9e. La perte de log p\u00e9nalise les mod\u00e8les pour les pr\u00e9dictions fiables mais incorrectes, tandis que la pr\u00e9cision \u00e9quilibr\u00e9e fournit une vue plus \u00e9quilibr\u00e9e des performances du mod\u00e8le dans toutes les classes.<\/p>\n<p>Le choix de la bonne m\u00e9trique d\u00e9pend en fin de compte des exigences et des objectifs sp\u00e9cifiques de votre projet.<\/p>\n<h2>Choisir la bonne m\u00e9trique<\/h2>\n<p>Discutons des facteurs impliqu\u00e9s dans le choix de la bonne mesure de performances pour votre projet d&#039;apprentissage automatique.<\/p>\n<ul>\n<li>Comprenez votre probl\u00e8me et vos objectifs\u00a0: avant de s\u00e9lectionner une mesure, il est essentiel d&#039;avoir une compr\u00e9hension claire du probl\u00e8me que vous essayez de r\u00e9soudre et des objectifs que vous souhaitez atteindre. Cela vous aidera \u00e0 aligner la m\u00e9trique sur vos objectifs sp\u00e9cifiques.<\/li>\n<li>Tenez compte de la nature de vos donn\u00e9es\u00a0: diff\u00e9rentes mesures conviennent \u00e0 diff\u00e9rents types de donn\u00e9es. Par exemple, les mesures de r\u00e9gression conviennent aux variables continues, tandis que les mesures de classification sont utilis\u00e9es pour les variables cat\u00e9gorielles. Comprendre la nature de vos donn\u00e9es vous guidera dans le choix de la m\u00e9trique la plus pertinente.<\/li>\n<li>\u00c9valuez les compromis entre les diff\u00e9rentes mesures : chaque mesure a ses propres forces et faiblesses. Il est important d&#039;\u00e9valuer les compromis entre les m\u00e9triques pour garantir que vous capturez les aspects les plus importants des performances de votre mod\u00e8le.<\/li>\n<li>Tenez compte des exigences sp\u00e9cifiques de votre cas d\u2019utilisation\u00a0: chaque projet d\u2019apprentissage automatique a ses propres exigences. Tenez compte de facteurs tels que l\u2019interpr\u00e9tabilit\u00e9, l\u2019efficacit\u00e9 informatique et les contraintes commerciales lors de la s\u00e9lection d\u2019une m\u00e9trique.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Exemples d&#039;impl\u00e9mentation de code<\/h2>\n<div class=\"zw-youtube\" style=\"position: relative; width: 100%; height: 0; padding-bottom: 56.25%;\"><iframe style=\"position: absolute; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%;\" title=\"Lecteur vid\u00e9o YouTube\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/z18nw4adsx4\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"><\/iframe><\/div>\n<p>Pour illustrer les concepts \u00e9voqu\u00e9s pr\u00e9c\u00e9demment, examinons quelques exemples d&#039;impl\u00e9mentation de code pour diff\u00e9rentes mesures de performances dans l&#039;apprentissage automatique. Ici, nous fournissons un exemple de code pour calculer la pr\u00e9cision et le score F1, deux mesures importantes dans les t\u00e2ches de classification.<\/p>\n<p>Pour calculer la pr\u00e9cision, qui mesure la proportion d&#039;instances positives correctement pr\u00e9dites par rapport au total d&#039;instances positives pr\u00e9dites, vous pouvez utiliser ce code\u00a0:<\/p>\n<p>\u00ab `python<\/p>\n<p>\u00e0 partir de sklearn.metrics, importez pr\u00e9cision_score<\/p>\n<p>y_vrai = [1, 0, 1, 1, 0]<\/p>\n<p>y_pred = [1, 1, 0, 1, 1]<\/p>\n<p>pr\u00e9cision = pr\u00e9cision_score (y_true, y_pred)<\/p>\n<p>print(&#039;Pr\u00e9cision :&#039;, pr\u00e9cision)<\/p>\n<p>&#8220;`<\/p>\n<p>Pour calculer le score F1, qui combine les mesures de pr\u00e9cision et de rappel pour fournir une mesure \u00e9quilibr\u00e9e des performances du mod\u00e8le, vous pouvez utiliser ce code\u00a0:<\/p>\n<p>\u00ab `python<\/p>\n<p>\u00e0 partir de sklearn.metrics importer f1_score<\/p>\n<p>f1 = f1_score(y_true, y_pred)<\/p>\n<p>print(&#039;Score F1\u00a0:&#039;, f1)<\/p>\n<p>&#8220;`<\/p>\n<h2>\u00c9valuation du probl\u00e8me et des objectifs<\/h2>\n<p>Lorsque nous \u00e9valuons notre probl\u00e8me et nos objectifs en mati\u00e8re d&#039;apprentissage automatique, nous devons prendre en compte divers facteurs pour garantir la s\u00e9lection de la mesure de performance la plus appropri\u00e9e.<\/p>\n<p>Pour \u00e9valuer efficacement les performances du mod\u00e8le et d\u00e9finir des objectifs de performance, nous devons\u00a0:<\/p>\n<ul>\n<li>Comprendre le probl\u00e8me sp\u00e9cifique que nous essayons de r\u00e9soudre et ce que nous visons \u00e0 r\u00e9aliser.<\/li>\n<li>Tenez compte des caract\u00e9ristiques uniques de notre ensemble de donn\u00e9es, telles que la distribution des donn\u00e9es et le d\u00e9s\u00e9quilibre des classes.<\/li>\n<li>\u00c9valuez les compromis entre diff\u00e9rentes m\u00e9triques, en tenant compte de facteurs tels que l&#039;interpr\u00e9tabilit\u00e9 et la complexit\u00e9 informatique.<\/li>\n<li>Tenez compte des exigences sp\u00e9cifiques de notre cas d&#039;utilisation, telles que l&#039;importance des faux positifs ou des faux n\u00e9gatifs.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Exp\u00e9rimenter et comparer les m\u00e9triques<\/h2>\n<p>Nous pouvons exp\u00e9rimenter et comparer diff\u00e9rentes m\u00e9triques pour trouver la m\u00e9trique de performances la plus adapt\u00e9e \u00e0 nos mod\u00e8les d&#039;apprentissage automatique.<\/p>\n<p>Lorsqu&#039;il s&#039;agit d&#039;ensembles de donn\u00e9es d\u00e9s\u00e9quilibr\u00e9s, il est important de prendre en compte la pr\u00e9cision et le score F1. Bien que l\u2019exactitude donne une mesure globale des pr\u00e9dictions correctes, elle peut ne pas \u00eatre appropri\u00e9e pour les ensembles de donn\u00e9es d\u00e9s\u00e9quilibr\u00e9s o\u00f9 la classe majoritaire domine. D\u2019un autre c\u00f4t\u00e9, le score F1 prend en compte la pr\u00e9cision et le rappel, ce qui le rend plus adapt\u00e9 aux ensembles de donn\u00e9es d\u00e9s\u00e9quilibr\u00e9s.<\/p>\n<p>Pour les t\u00e2ches de r\u00e9gression, il est crucial d&#039;\u00e9valuer l&#039;impact des valeurs aberrantes sur des mesures telles que MAE, MSE, RMSE, R-carr\u00e9 et score de variance expliqu\u00e9e. Les valeurs aberrantes peuvent affecter consid\u00e9rablement ces mesures, conduisant \u00e0 des r\u00e9sultats trompeurs.<\/p>\n<h2>Questions fr\u00e9quemment pos\u00e9es<\/h2>\n<h3>Comment interpr\u00e9ter la valeur du score R au carr\u00e9 (R2) dans les mod\u00e8les de r\u00e9gression\u00a0?<\/h3>\n<p>Lorsque nous interpr\u00e9tons le score R au carr\u00e9 (R2) dans les mod\u00e8les de r\u00e9gression, nous examinons dans quelle mesure le mod\u00e8le s&#039;adapte aux donn\u00e9es. Le score R2 indique la proportion de la variance de la variable d\u00e9pendante expliqu\u00e9e par les variables ind\u00e9pendantes.<\/p>\n<p>Cependant, cela pr\u00e9sente des limites. Cela ne montre pas la direction ni l\u2019ampleur de la relation, et un score R2 \u00e9lev\u00e9 ne signifie pas n\u00e9cessairement un bon mod\u00e8le.<\/p>\n<p>Par cons\u00e9quent, il est important de prendre en compte d\u2019autres mesures et contextes pour \u00e9valuer pleinement les performances du mod\u00e8le.<\/p>\n<h3>Pouvez-vous fournir un exemple de cas dans lesquels le score F1 est plus appropri\u00e9 que la pr\u00e9cision dans les t\u00e2ches de classification\u00a0?<\/h3>\n<p>Lorsqu&#039;il s&#039;agit de t\u00e2ches de classification, il existe des cas o\u00f9 le score F1 est plus appropri\u00e9 que la pr\u00e9cision. Le score F1 prend en compte \u00e0 la fois la pr\u00e9cision et le rappel, donnant une mesure \u00e9quilibr\u00e9e des performances d&#039;un mod\u00e8le.<\/p>\n<p>La pr\u00e9cision, en revanche, ne tient compte que du nombre de pr\u00e9dictions correctes.<\/p>\n<p>Dans les sc\u00e9narios o\u00f9 les faux positifs ou les faux n\u00e9gatifs ont des cons\u00e9quences diff\u00e9rentes, le score F1 peut permettre de mieux comprendre la capacit\u00e9 du mod\u00e8le \u00e0 classer correctement les instances positives et n\u00e9gatives.<\/p>\n<h3>Quelle est l&#039;importance de l&#039;aire sous la courbe caract\u00e9ristique de fonctionnement du r\u00e9cepteur (Auc-Roc) dans la classification binaire ?<\/h3>\n<p>L&#039;importance de l&#039;AUC-ROC dans la classification binaire est immense.<\/p>\n<p>Il joue un r\u00f4le crucial dans l\u2019\u00e9valuation des performances d\u2019un mod\u00e8le en consid\u00e9rant tous les seuils de classification possibles.<\/p>\n<p>Contrairement \u00e0 d\u2019autres mesures, l\u2019AUC-ROC n\u2019est pas influenc\u00e9 par le seuil de d\u00e9cision et reste robuste face au d\u00e9s\u00e9quilibre des classes.<\/p>\n<p>Il permet une comparaison facile de diff\u00e9rents mod\u00e8les et mesures de performances.<\/p>\n<p>Cependant, elle pr\u00e9sente des limites, telles que son insensibilit\u00e9 aux probabilit\u00e9s r\u00e9elles pr\u00e9dites et l\u2019absence d\u2019informations concernant le seuil de d\u00e9cision optimal.<\/p>\n<h3>Comment la pr\u00e9cision moyenne moyenne (carte) peut-elle \u00eatre utilis\u00e9e pour \u00e9valuer les mod\u00e8les de d\u00e9tection d&#039;objets\u00a0?<\/h3>\n<p>Lors de l\u2019\u00e9valuation de mod\u00e8les de d\u00e9tection d\u2019objets, vous pouvez utiliser la pr\u00e9cision moyenne moyenne (mAP) comme mesure d\u2019\u00e9valuation.<\/p>\n<p>Cependant, il est important de consid\u00e9rer les limites de l\u2019utilisation de mAP seul. mAP se concentre sur la pr\u00e9cision et le rappel, mais ne tient pas compte de la pr\u00e9cision de la localisation.<\/p>\n<p>Les mod\u00e8les de d\u00e9tection d&#039;objets peuvent atteindre des scores mAP \u00e9lev\u00e9s en g\u00e9n\u00e9rant de nombreux faux positifs. Par cons\u00e9quent, il est crucial de comparer mAP avec d&#039;autres mesures d&#039;\u00e9valuation telles que l&#039;intersection sur l&#039;union (IoU) et le score F1 pour comprendre de mani\u00e8re globale les performances du mod\u00e8le.<\/p>\n<h3>Quelles sont les limites de l\u2019utilisation de la m\u00e9trique de pr\u00e9cision \u00e9quilibr\u00e9e dans les probl\u00e8mes de classification d\u00e9s\u00e9quilibr\u00e9e\u00a0?<\/h3>\n<p>Lorsque nous consid\u00e9rons les limites de la m\u00e9trique de pr\u00e9cision \u00e9quilibr\u00e9e dans les probl\u00e8mes de classification d\u00e9s\u00e9quilibr\u00e9e, il est important d\u2019explorer des m\u00e9triques alternatives.<\/p>\n<p>Bien que la pr\u00e9cision \u00e9quilibr\u00e9e donne une vision \u00e9quilibr\u00e9e des performances, elle peut ne pas capturer avec pr\u00e9cision les performances r\u00e9elles lorsque les classes sont d\u00e9s\u00e9quilibr\u00e9es.<\/p>\n<p>Des mesures alternatives telles que la pr\u00e9cision, le rappel et le score F1 peuvent fournir une \u00e9valuation plus compl\u00e8te des performances du mod\u00e8le dans de tels sc\u00e9narios.<\/p>\n<h2>Conclusion<\/h2>\n<p>Comprendre et utiliser les bonnes mesures de performances est crucial pour \u00e9valuer l\u2019efficacit\u00e9 des mod\u00e8les d\u2019apprentissage automatique. Ce guide a explor\u00e9 en profondeur diverses r\u00e9gressions, classifications et autres mesures importantes.<\/p>\n<p>En prenant en compte des facteurs tels que la nature du probl\u00e8me, les caract\u00e9ristiques des donn\u00e9es et les compromis entre les mesures, nous pouvons choisir la mesure la plus appropri\u00e9e pour nos projets sp\u00e9cifiques.<\/p>\n<p>Gr\u00e2ce \u00e0 ces connaissances et aux exemples pratiques fournis, nous pouvons \u00e9valuer en toute confiance le succ\u00e8s de nos mod\u00e8les d\u2019apprentissage automatique.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>As a team of experienced data scientists and machine learning enthusiasts, we understand the importance of accurately evaluating our models&#8217; performance. In this comprehensive guide, we&#8217;ll explore the top performance metrics in machine learning. From regression to classification and other important metrics, we&#8217;ll provide clear explanations and practical examples. 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In this comprehensive guide, we&#8217;ll explore the top performance metrics in machine learning. From regression to classification and other important metrics, we&#8217;ll provide clear explanations and practical examples. We&#8217;ll also guide you in choosing the right metric for your specific project. By the end, you&#8217;ll have a solid foundation to effectively evaluate the success of your machine learning models. Let&#8217;s get started! 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