Określenie, czy model uczenia maszynowego jest odpowiednio wytrenowany, jest krytycznym aspektem procesu opracowywania modelu. Chociaż dokładność jest ważną metryką (lub nawet kluczową metryką) przy ocenie wydajności modelu, nie jest to jedyny wskaźnik dobrze wyszkolonego modelu. Osiągnięcie dokładności powyżej 90% nie jest uniwersalnym progiem dla wszystkich zadań uczenia maszynowego. Akceptowalny poziom dokładności może się różnić w zależności od konkretnego problemu, który ma być rozwiązany.
Dokładność jest miarą tego, jak często model formułuje prawidłowe przewidywania na podstawie wszystkich dokonanych przewidywań. Oblicza się go jako liczbę poprawnych przewidywań podzieloną przez całkowitą liczbę przewidywań. Jednak sama dokładność może nie zapewnić pełnego obrazu wydajności modelu, zwłaszcza w przypadkach, gdy zbiór danych jest niezrównoważony, co oznacza, że istnieje znacząca różnica w liczbie wystąpień każdej klasy.
Oprócz dokładności inne metryki oceny, takie jak precyzja, przypominanie i wynik F1 są powszechnie używane do oceny wydajności modelu uczenia maszynowego. Precyzja mierzy odsetek prawdziwie pozytywnych przewidywań ze wszystkich pozytywnych przewidywań, podczas gdy przypominanie oblicza proporcję prawdziwie pozytywnych przewidywań ze wszystkich faktycznie pozytywnych przewidywań. Wynik F1 to średnia harmoniczna precyzji i zapamiętywania, zapewniająca równowagę pomiędzy tymi dwoma metrykami.
Przy ustalaniu, czy model jest odpowiednio szkolony, istotne jest uwzględnienie specyficznych wymagań danego problemu. Na przykład w przypadku diagnozy medycznej osiągnięcie wysokiej dokładności ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia dokładnych przewidywań i uniknięcia błędnych diagnoz. Z drugiej strony, w scenariuszu wykrywania oszustw, wysoka skuteczność przypominania może być ważniejsza, aby wychwycić jak najwięcej przypadków oszustw, nawet kosztem niektórych fałszywych alarmów.
Co więcej, wydajność modelu należy oceniać nie tylko na podstawie danych szkoleniowych, ale także na oddzielnym zbiorze danych walidacyjnych, aby ocenić jego możliwości uogólnienia. Nadmierne dopasowanie, gdy model radzi sobie dobrze na danych szkoleniowych, ale słabo na danych niewidocznych, można wykryć za pomocą metryk walidacyjnych. Techniki takie jak weryfikacja krzyżowa mogą pomóc w ograniczeniu nadmiernego dopasowania i zapewnić bardziej wiarygodną ocenę wydajności modelu.
Chociaż dokładność jest kluczowym wskaźnikiem wydajności modelu, istotne jest uwzględnienie innych wskaźników, takich jak precyzja, zapamiętywanie i wynik F1, a także specyficznych wymagań domeny problemowej. Nie ma ustalonego progu dokładności, który miałby uniwersalne zastosowanie, a ocena modelu powinna być kompleksowa i uwzględniać różne metryki i techniki walidacji, aby zapewnić jego skuteczność w rzeczywistych zastosowaniach.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud:
- Co to jest tekst na mowę (TTS) i jak współpracuje z AI?
- Jakie są ograniczenia w pracy z dużymi zbiorami danych w uczeniu maszynowym?
- Czy uczenie maszynowe może pomóc w dialogu?
- Czym jest plac zabaw TensorFlow?
- Co właściwie oznacza większy zbiór danych?
- Jakie są przykłady hiperparametrów algorytmu?
- Co to jest uczenie się zespołowe?
- Co się stanie, jeśli wybrany algorytm uczenia maszynowego nie będzie odpowiedni i jak można się upewnić, że zostanie on wybrany właściwy?
- Czy model uczenia maszynowego wymaga nadzoru podczas szkolenia?
- Jakie są kluczowe parametry wykorzystywane w algorytmach opartych na sieciach neuronowych?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning