Was ist die Optimierungsfunktion der Evaluation?

Eine Optimierungsfunktion in der Evaluation bezieht sich auf eine mathematische Funktion, die verwendet wird, um die Leistung eines Modells oder Systems zu bewerten und zu verbessern. Diese Funktion misst, wie gut das Modell in Bezug auf bestimmte Kriterien abschneidet, und hilft dabei, die Parameter des Modells so anzupassen, dass die Leistung maximiert oder minimiert wird.

Einige gängige Optimierungsfunktionen in der Evaluation von maschinellen Lernmodellen sind:

1. **Mean Squared Error (MSE)**: Wird häufig in der Regression verwendet und misst den durchschnittlichen quadratischen Fehler zwischen den vorhergesagten und den tatsächlichen Werten.
2. **Cross-Entropy Loss**: Wird oft in der Klassifikation verwendet und misst die Differenz zwischen den vorhergesagten Wahrscheinlichkeitsverteilungen und den tatsächlichen Verteilungen.
3. **Accuracy**: Misst den Anteil der korrekt vorhergesagten Instanzen an der Gesamtzahl der Instanzen.
4. **Precision, Recall, F1-Score**: Werden in der Klassifikation verwendet, um die Genauigkeit und Vollständigkeit der Vorhersagen zu bewerten.

Die Wahl der Optimierungsfunktion hängt von der spezifischen Aufgabe und den Zielen der Evaluation ab.