Вопросы, которые вам обязательно зададут на типичном собесе по ClassicML ч3

Все вопросы вы можете посмотреть в моём личном сборнике вопросов, там также есть вопросы не только по ClassicML, но и по NLP, CV и вопросы с компаний)


*️⃣Какие есть методы многоклассовой классификации?

Картинка 1
One-vs-All: Строится одна модель для каждого класса, отделяя его от всех остальных. Пример: Классификация фруктов (яблоко, банан, апельсин). Для каждого фрукта строится модель типа: [фрукт_i, не_фрукт_i]
- модель 1: Яблоко vs Не Яблоко
- модель 2: Банан vs Не Банан
- модель 3: Апельсин vs Не Апельсин

Картинка 2
All-vs-All: Строится модель для каждой пары классов.
- модель 1: Яблоко vs Банан
- модель 2: Яблоко vs Апельсин
- модель 3: Банан vs Апельсин

*️⃣Какие существуют плюсы и минусы One vs All и All vs All?

One-vs-All:
Плюсы: Простота, требует меньше моделей (N моделей для N классов).
Минусы: Может быть сложнее справляться с несбалансированными данными, поэтому требует калибровки моделей.

One-vs-One:
Плюсы: Хорошо работает для сложных данных, меньше проблем с несбалансированностью.
Минусы: Требует больше моделей (N(N−1)/2), что увеличивает вычислительную сложность.

*️⃣ Какие существуют метрики для многоклассовой классификации?

Картинка 3
Картинка 4
Микро усреднение - представьте, что у нас три confusion матрицы, в микро мы сначала считаем сумму TP, FP на основе всех этих трёх матриц, у нас получается TP_сумм=TP_1 + TP_2 + TP_3, FP_сумм=FP_1 + FP_2 + FP_3. А потом на основе средних этих средних считаем Precision_микро = TP_сумм/(TP_сумм+FP_сумм).

Картинка 5
Макро усреднение - есть три confusion матрицы, в макро мы сначала считаем Precision на основе каждой матрицы. А потом на основе этих метрик считаем считаем Precision_ср = (Precision_1 + Precision_2 + Precision_3)/3.

Картинка 6
На микро усреднении мы можем позволить себе ошибиться на маленьких классах, так как вклад каждого класса пропорционален его размеру.
На макро мы не можем себе это позволить, там нет пропорции