Que signifie "Metrics d'impact"?
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Les métriques d'impact sont des outils pour mesurer les différences entre deux manières de regrouper des éléments, comme des clusters de données. Ces métriques nous aident à comprendre comment un regroupement se compare à un autre et lequel est mieux pour un objectif spécifique.
Types de métriques d'impact
Il y a différentes métriques d'impact qui peuvent donner des infos sur la qualité des regroupements. Certaines des plus courantes incluent :
- GoodSplitRate : Mesure à quel point les éléments sont bien séparés en groupes distincts.
- BadSplitRate : Indique à quelle fréquence les éléments sont mal séparés en groupes distincts.
- GoodMergeRate : Regarde comment bien les éléments qui devraient être ensemble sont regroupés.
- BadMergeRate : Montre à quelle fréquence des éléments non liés sont mélangés dans le même groupe.
- DeltaPrecision : Reflète la précision globale des clusters par rapport à une norme.
Importance des métriques d'impact
Ces métriques sont importantes parce qu'elles donnent une idée claire de l'efficacité d'un regroupement. Elles aident les organisations à décider quelle méthode de regroupement utiliser selon la qualité et l'efficacité. En comprenant ces métriques, tout le monde peut voir comment les changements dans le regroupement impactent les résultats, menant à de meilleures décisions sur le clustering des données.