Att avgöra om en maskininlärningsmodell är korrekt utbildad är en kritisk aspekt av modellutvecklingsprocessen. Även om noggrannhet är ett viktigt mått (eller till och med ett nyckelmått) för att utvärdera en modells prestanda, är det inte den enda indikatorn på en vältränad modell. Att uppnå en noggrannhet över 90 % är inte en universell tröskel för alla maskininlärningsuppgifter. Den acceptabla noggrannhetsnivån kan variera beroende på det specifika problemet som åtgärdas.
Noggrannhet är ett mått på hur ofta modellen gör korrekta förutsägelser av alla gjorda förutsägelser. Det beräknas som antalet korrekta förutsägelser dividerat med det totala antalet förutsägelser. Men noggrannhet ensam ger kanske inte en fullständig bild av en modells prestanda, särskilt i de fall då datasetet är obalanserat, vilket innebär att det finns en betydande skillnad i antalet instanser av varje klass.
Förutom noggrannhet används vanligen andra utvärderingsmått som precision, återkallelse och F1-poäng för att bedöma prestandan hos en maskininlärningsmodell. Precision mäter andelen sanna positiva förutsägelser av alla positiva förutsägelser, medan återkallelse beräknar andelen sanna positiva förutsägelser av alla faktiska positiva. F1-poängen är det harmoniska medelvärdet av precision och återkallelse och ger en balans mellan de två måtten.
Det är viktigt att ta hänsyn till de specifika kraven för det aktuella problemet när man avgör om en modell är korrekt utbildad. Till exempel i en medicinsk diagnosuppgift är det avgörande att uppnå hög noggrannhet för att säkerställa korrekta förutsägelser och undvika feldiagnoser. Å andra sidan, i ett bedrägeriupptäckt scenario, kan hög återkallelse vara viktigare för att fånga upp så många bedrägliga fall som möjligt, även till priset av några falska positiva resultat.
Dessutom bör prestandan hos en modell utvärderas inte bara på träningsdata utan också på en separat valideringsdatauppsättning för att bedöma dess generaliseringsförmåga. Överanpassning, där en modell presterar bra på träningsdata men dåligt på osynliga data, kan upptäckas genom valideringsmått. Tekniker som korsvalidering kan hjälpa till att lindra överanpassning och ge en mer robust utvärdering av modellens prestanda.
Även om noggrannhet är en nyckelindikator på en modells prestanda, är det viktigt att överväga andra mätvärden som precision, återkallelse och F1-poäng, såväl som de specifika kraven för problemdomänen. Det finns ingen fast tröskel för noggrannhet som gäller universellt, och utvärderingen av en modell bör vara omfattande, med hänsyn till olika mätvärden och valideringstekniker för att säkerställa dess effektivitet i verkliga tillämpningar.
Andra senaste frågor och svar ang EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Vad är text till tal (TTS) och hur fungerar det med AI?
- Vilka är begränsningarna i att arbeta med stora datamängder inom maskininlärning?
- Kan maskininlärning hjälpa till med dialog?
- Vad är TensorFlow-lekplatsen?
- Vad betyder en större datauppsättning egentligen?
- Vilka är några exempel på algoritmens hyperparametrar?
- Vad är ensamble learning?
- Vad händer om en vald maskininlärningsalgoritm inte är lämplig och hur kan man se till att välja rätt?
- Behöver en maskininlärningsmodell övervakning under utbildningen?
- Vilka är nyckelparametrarna som används i neurala nätverksbaserade algoritmer?
Se fler frågor och svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning