Визначення того, чи правильно навчена модель машинного навчання, є критичним аспектом процесу розробки моделі. Хоча точність є важливим показником (або навіть ключовим показником) для оцінки ефективності моделі, вона не є єдиним показником добре навченої моделі. Досягнення точності понад 90% не є універсальним порогом для всіх завдань машинного навчання. Прийнятний рівень точності може змінюватися залежно від конкретної проблеми, що вирішується.
Точність – це міра того, як часто модель робить правильні прогнози з усіх зроблених прогнозів. Він розраховується як кількість правильних прогнозів, поділена на загальну кількість прогнозів. Однак сама по собі точність може не дати повної картини продуктивності моделі, особливо у випадках, коли набір даних незбалансований, тобто існує значна різниця в кількості екземплярів кожного класу.
Окрім точності, для оцінки ефективності моделі машинного навчання зазвичай використовуються інші оцінювальні показники, такі як точність, запам’ятовування та оцінка F1. Точність вимірює частку справді позитивних прогнозів серед усіх позитивних прогнозів, тоді як пригадування обчислює частку справді позитивних прогнозів серед усіх фактичних позитивних прогнозів. Оцінка F1 є гармонійним середнім значенням точності та запам’ятовування та забезпечує баланс між двома показниками.
При визначенні того, чи правильно навчена модель, важливо враховувати конкретні вимоги проблеми, що розглядається. Наприклад, у задачі медичного діагнозу досягнення високої точності має вирішальне значення для забезпечення точних прогнозів і уникнення помилкових діагнозів. З іншого боку, у сценарії виявлення шахрайства високий рівень запам’ятовування може бути важливішим для виявлення якомога більшої кількості випадків шахрайства, навіть ціною деяких помилкових спрацьовувань.
Крім того, продуктивність моделі слід оцінювати не лише на даних навчання, але й на окремому наборі даних перевірки, щоб оцінити її можливості узагальнення. Переобладнання, коли модель добре працює на навчальних даних, але погано на невидимих даних, можна виявити за допомогою показників перевірки. Такі методи, як перехресна перевірка, можуть допомогти пом’якшити переобладнання та забезпечити більш надійну оцінку продуктивності моделі.
Хоча точність є ключовим показником ефективності моделі, важливо враховувати інші показники, такі як точність, запам’ятовування та оцінка F1, а також конкретні вимоги предметної області. Немає фіксованого порогу точності, який би застосовувався універсально, і оцінка моделі має бути комплексною, беручи до уваги різні показники та методи перевірки, щоб забезпечити її ефективність у реальних додатках.
Інші останні запитання та відповіді щодо EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Що таке синтез мовлення (TTS) і як він працює з ШІ?
- Які обмеження існують у роботі з великими наборами даних у машинному навчанні?
- Чи може машинне навчання надати певну діалогову допомогу?
- Що таке ігровий майданчик TensorFlow?
- Що насправді означає більший набір даних?
- Які приклади гіперпараметрів алгоритму?
- Що таке навчання ансамблю?
- Що робити, якщо обраний алгоритм машинного навчання не підходить, і як переконатися, що вибрано правильний?
- Чи потребує модель машинного навчання нагляд під час навчання?
- Які ключові параметри використовуються в алгоритмах на основі нейронної мережі?
Перегляньте більше запитань і відповідей у EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning