Om te bepaal of 'n masjienleermodel behoorlik opgelei is, is 'n kritieke aspek van die modelontwikkelingsproses. Terwyl akkuraatheid 'n belangrike maatstaf (of selfs 'n sleutelmaatstaf) is in die evaluering van die prestasie van 'n model, is dit nie die enigste aanduiding van 'n goed opgeleide model nie. Die bereiking van 'n akkuraatheid bo 90% is nie 'n universele drempel vir alle masjienleertake nie. Die aanvaarbare vlak van akkuraatheid kan wissel na gelang van die spesifieke probleem wat aangespreek word.
Akkuraatheid is 'n maatstaf van hoe gereeld die model korrekte voorspellings maak uit alle voorspellings wat gemaak is. Dit word bereken as die aantal korrekte voorspellings gedeel deur die totale aantal voorspellings. Akkuraatheid alleen kan egter nie 'n volledige prentjie van 'n model se werkverrigting verskaf nie, veral in gevalle waar die datastel ongebalanseerd is, wat beteken dat daar 'n beduidende verskil in die aantal gevalle van elke klas is.
Benewens akkuraatheid, word ander evalueringsmaatstawwe soos akkuraatheid, herroeping en F1-telling algemeen gebruik om die prestasie van 'n masjienleermodel te assesseer. Presisie meet die proporsie ware positiewe voorspellings uit alle positiewe voorspellings, terwyl herroeping die proporsie ware positiewe voorspellings uit alle werklike positiewe bereken. Die F1-telling is die harmoniese gemiddelde van akkuraatheid en herroeping en bied 'n balans tussen die twee metrieke.
Dit is noodsaaklik om die spesifieke vereistes van die betrokke probleem in ag te neem wanneer bepaal word of 'n model behoorlik opgelei is. Byvoorbeeld, in 'n mediese diagnose-taak is die bereiking van hoë akkuraatheid van kardinale belang om akkurate voorspellings te verseker en verkeerde diagnoses te vermy. Aan die ander kant, in 'n bedrogopsporingsscenario, kan hoë herroeping belangriker wees om soveel as moontlik bedrieglike gevalle vas te lê, selfs ten koste van sommige vals positiewe.
Verder moet die prestasie van 'n model nie net op die opleidingsdata geëvalueer word nie, maar ook op 'n aparte valideringsdatastel om die veralgemeningsvermoëns daarvan te assesseer. Oorpassing, waar 'n model goed presteer op die opleidingsdata, maar swak op onsigbare data, kan deur valideringsmetrieke opgespoor word. Tegnieke soos kruisvalidering kan help om oorpassing te versag en 'n meer robuuste evaluering van die model se werkverrigting te verskaf.
Terwyl akkuraatheid 'n sleutelaanwyser van 'n model se werkverrigting is, is dit noodsaaklik om ander maatstawwe soos akkuraatheid, herroeping en F1-telling in ag te neem, sowel as die spesifieke vereistes van die probleemdomein. Daar is geen vaste drempel vir akkuraatheid wat universeel geld nie, en die evaluering van 'n model moet omvattend wees, met inagneming van verskeie maatstawwe en valideringstegnieke om die doeltreffendheid daarvan in werklike toepassings te verseker.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is teks na spraak (TTS) en hoe dit met KI werk?
- Wat is die beperkings om met groot datastelle in masjienleer te werk?
- Kan masjienleer 'n bietjie dialogiese hulp verleen?
- Wat is die TensorFlow-speelgrond?
- Wat beteken 'n groter datastel eintlik?
- Wat is 'n paar voorbeelde van algoritme se hiperparameters?
- Wat is ensamble learning?
- Wat as 'n gekose masjienleeralgoritme nie geskik is nie en hoe kan 'n mens seker maak om die regte een te kies?
- Benodig 'n masjienleermodel toesig tydens sy opleiding?
- Wat is die sleutelparameters wat in neurale netwerkgebaseerde algoritmes gebruik word?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning