Ответ на вопрос №15046: Мы решаем задачу классификации тональности текста. Чтобы оценить точность работы алгоритма, используем метрику ROC-AUC. После обучения алгоритма мы решили проверить качество векторизации слов. Мы хотим оценить реальное количество похожих слов среди тех, что алгоритм выдаёт как наиболее похожие по косинусному расстоянию. Какие intrinsic-метрики подойдут для этого? Accuracy Average Precision at KМы решаем задачу классификации тональности текста. Чтобы оценить - Ответ на вопрос №15046Мы решаем задачу классификации тональности текста. Чтобы оценить - Ответ на вопрос №15046
2024-01-222024-01-22СтудИзба
Мы решаем задачу классификации тональности текста. Чтобы оценить - Ответ на вопрос №15046
Вопрос
Мы решаем задачу классификации тональности текста. Чтобы оценить точность работы алгоритма, используем метрику ROC-AUC. После обучения алгоритма мы решили проверить качество векторизации слов. Мы хотим оценить реальное количество похожих слов среди тех, что алгоритм выдаёт как наиболее похожие по косинусному расстоянию. Какие intrinsic-метрики подойдут для этого?Accuracy
Average Precision at K (ap@K)
R2 Score
Log Loss
Ответ

Все деньги, вырученные с продажи, идут исключительно на шаурму