Определянето дали моделът за машинно обучение е правилно обучен е критичен аспект от процеса на разработване на модела. Въпреки че точността е важен показател (или дори ключов показател) при оценката на ефективността на даден модел, тя не е единственият индикатор за добре обучен модел. Постигането на точност над 90% не е универсален праг за всички задачи за машинно обучение. Приемливото ниво на точност може да варира в зависимост от конкретния проблем, който се разглежда.
Точността е мярка за това колко често моделът прави правилни прогнози от всички направени прогнози. Изчислява се като броят на правилните прогнози се раздели на общия брой прогнози. Въпреки това, точността сама по себе си може да не предостави пълна картина на производителността на модела, особено в случаите, когато наборът от данни е небалансиран, което означава, че има значителна разлика в броя на екземплярите на всеки клас.
В допълнение към точността, други показатели за оценка като прецизност, припомняне и F1 резултат обикновено се използват за оценка на ефективността на модел за машинно обучение. Прецизността измерва дела на истинските положителни прогнози от всички положителни прогнози, докато припомнянето изчислява дела на истинските положителни прогнози от всички действителни положителни резултати. Резултатът F1 е хармоничната средна стойност на прецизност и припомняне и осигурява баланс между двата показателя.
От съществено значение е да се вземат предвид специфичните изисквания на разглеждания проблем, когато се определя дали моделът е правилно обучен. Например при задача за медицинска диагностика постигането на висока точност е от решаващо значение за осигуряване на точни прогнози и избягване на погрешни диагнози. От друга страна, при сценарий за откриване на измама, високото припомняне може да бъде по-важно за улавяне на възможно най-много случаи на измама, дори с цената на някои фалшиви положителни резултати.
Освен това, ефективността на даден модел трябва да бъде оценена не само върху данните за обучение, но и върху отделен набор от данни за валидиране, за да се оценят неговите способности за обобщаване. Пренастройването, при което моделът се представя добре на данните за обучение, но лошо на невидимите данни, може да бъде открито чрез показатели за валидиране. Техники като кръстосано валидиране могат да помогнат за смекчаване на пренастройването и да осигурят по-стабилна оценка на производителността на модела.
Въпреки че точността е ключов индикатор за ефективността на модела, от съществено значение е да се вземат предвид други показатели като прецизност, припомняне и F1 резултат, както и специфичните изисквания на проблемната област. Няма фиксиран праг за точност, който да се прилага универсално, и оценката на модел трябва да бъде изчерпателна, като се вземат предвид различни показатели и техники за валидиране, за да се гарантира неговата ефективност в реални приложения.
Други скорошни въпроси и отговори относно EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Какво е текст към реч (TTS) и как работи с AI?
- Какви са ограниченията при работа с големи набори от данни в машинното обучение?
- Може ли машинното обучение да окаже някаква диалогична помощ?
- Какво представлява детската площадка TensorFlow?
- Какво всъщност означава по-голям набор от данни?
- Кои са някои примери за хиперпараметри на алгоритъма?
- Какво представлява ансамбълното обучение?
- Какво става, ако избраният алгоритъм за машинно обучение не е подходящ и как може човек да се увери, че е избрал правилния?
- Нуждае ли се моделът за машинно обучение от надзор по време на обучението си?
- Какви са ключовите параметри, използвани в алгоритми, базирани на невронни мрежи?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning