기계 학습에서 LB 점수는 무엇입니까?


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나는 kaggle 블로그에 관한 기사 를 겪고있었습니다. 저자는 머신 러닝의 효과 성 (CV)과 함께 머신 러닝의 효과에 대한 지표로 'LB 점수'와 'LB 맞춤'을 반복해서 언급합니다.

'LB'의 의미에 대한 연구를 통해 나는 꽤 많은 시간을 보냈으며, 사람들은 일반적으로 많은 배경없이 LB로 직접 언급한다는 것을 깨달았습니다.

내 질문은- 'LB'는 무엇입니까?

답변:


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Kaggle의 맥락에서, 수단 L에 eader의 B의 오드 (강조 내).


감사. 그것은 kaggle 대회에만 적용되는 것 같습니다.
rraadd88

옳은. 중요하지 않습니다.
Emre

점수는 일반적 으로 로그 손실과 같은 일부 표준 메트릭이며 Kaggle에 대한 논의에서 LB 점수에 중점을 두는 것은 장기 실행되는 공개 테스트 세트의 사용 (및 과도한 사용 가능성)에 관한 것입니다.
Neil Slater
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