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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

14. Model Performance Assessment

verfasst von : Ivo D. Dinov

Erschienen in: Data Science and Predictive Analytics

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In previous chapters, we used prediction accuracy to evaluate classification models. However, having accurate predictions in one dataset does not necessarily imply that the model is perfect or that it will reproduce when tested on external data. We need additional metrics to evaluate the model performance and to make sure it is robust, reproducible, reliable, and unbiased.

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Literatur
Sammut, C, Webb, GI (eds.) (2011) Encyclopedia of Machine Learning, Springer Science & Business Media, ISBN 0387307680, 9780387307688.
Japkowicz, N, Shah. M. (2011) Evaluating Learning Algorithms: A Classification Perspective, Cambridge University Press, ISBN 1139494147, 9781139494144.
Metadaten
Titel
Model Performance Assessment
verfasst von
Ivo D. Dinov
Copyright-Jahr
2018
Buch
Data Science and Predictive Analytics

Print ISBN: 978-3-319-72346-4

Electronic ISBN: 978-3-319-72347-1

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-72347-1_14