Определение того, правильно ли обучена модель машинного обучения, является важнейшим аспектом процесса разработки модели. Хотя точность является важным показателем (или даже ключевым показателем) при оценке производительности модели, она не является единственным показателем хорошо обученной модели. Достижение точности выше 90 % не является универсальным порогом для всех задач машинного обучения. Приемлемый уровень точности может варьироваться в зависимости от конкретной решаемой проблемы.
Точность — это мера того, как часто модель делает правильные прогнозы из всех сделанных прогнозов. Он рассчитывается как количество правильных прогнозов, разделенное на общее количество прогнозов. Однако сама по себе точность не может дать полную картину производительности модели, особенно в тех случаях, когда набор данных несбалансирован, то есть существует значительная разница в количестве экземпляров каждого класса.
Помимо точности, для оценки производительности модели машинного обучения обычно используются другие показатели оценки, такие как точность, полнота и показатель F1. Точность измеряет долю истинно положительных прогнозов среди всех положительных прогнозов, а отзыв вычисляет долю истинно положительных прогнозов среди всех фактических положительных прогнозов. Показатель F1 представляет собой среднее гармоническое значение точности и полноты и обеспечивает баланс между двумя показателями.
При определении того, правильно ли обучена модель, важно учитывать конкретные требования рассматриваемой задачи. Например, в задаче медицинской диагностики достижение высокой точности имеет решающее значение для обеспечения точных прогнозов и предотвращения ошибочных диагнозов. С другой стороны, в сценарии обнаружения мошенничества высокий уровень отзыва может быть более важным, чтобы выявить как можно больше случаев мошенничества, даже за счет некоторых ложных срабатываний.
Более того, производительность модели следует оценивать не только на обучающих данных, но и на отдельном наборе проверочных данных, чтобы оценить ее возможности обобщения. Переоснащение, когда модель хорошо работает на обучающих данных, но плохо на невидимых данных, можно обнаружить с помощью показателей проверки. Такие методы, как перекрестная проверка, могут помочь уменьшить переобучение и обеспечить более надежную оценку производительности модели.
Хотя точность является ключевым показателем производительности модели, важно учитывать и другие показатели, такие как точность, полнота и показатель F1, а также конкретные требования предметной области. Не существует фиксированного универсального порога точности, и оценка модели должна быть комплексной, с учетом различных показателей и методов проверки, чтобы гарантировать ее эффективность в реальных приложениях.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud:
- Что такое преобразование текста в речь (TTS) и как оно работает с искусственным интеллектом?
- Каковы ограничения при работе с большими наборами данных в машинном обучении?
- Может ли машинное обучение оказать некоторую диалогическую помощь?
- Что такое игровая площадка TensorFlow?
- Что на самом деле означает больший набор данных?
- Каковы примеры гиперпараметров алгоритма?
- Что такое ансамблевое обучение?
- Что делать, если выбранный алгоритм машинного обучения не подходит и как можно убедиться, что выбран правильный?
- Нуждается ли модель машинного обучения в контроле во время обучения?
- Какие ключевые параметры используются в алгоритмах на основе нейронных сетей?
Просмотреть дополнительные вопросы и ответы в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning