وتتيح فترات الثقة النموذجية نطاقا يتوقع أن يندرج فيه الأداء النموذجي الحقيقي أو قيمة البارامترات مع احتمال معين، وهي مفيدة لفهم عدم اليقين المرتبط بالتقديرات النموذجية في تطبيقات التعلم الآلات.

فهم فترات الثقة

والفصل بين الثقة هو نطاق إحصائي يُحسب من البيانات التي يحتمل أن تتضمن قيمة البارامترات الحقيقية، وفي مجال التعلم الآلي، يمكن أن يشير ذلك إلى مقاييس مثل الدقة أو الدقة أو المعامِلات النموذجية.

الخطوات المتخذة لحساب فترات الثقة

متابعة هذه الخطوات لحصر فترات الثقة في القياسات النموذجية:

  • جمع عينة من مقاييس الأداء النموذجية من خلال عمليات التفشي أو عمليات متعددة.
  • حاسبي الانحراف الحاد والتقليدي للعينة
  • اختيار مستوى الثقة (مثل 95 في المائة).
  • تحديد القيمة الحاسمة المناسبة من التوزيع أو التوزيع حسب الحجم والثقة.
  • Compute the margin of error: critical value × (standard deviation /√sample size).
  • Calculate the confidence interval as: mean margin of error.

حساب نموذجي

لنفترض أن دقة النموذج قد تم تقييمها أكثر من 30 عملية، مع دقة متوسطها 85٪ وانحراف قياسي بنسبة 3٪، لـ 95٪ مستوى ثقة، القيمة الحاسمة من التوزيع

هامش الخطأ (x): 045 2 01: 30 01: × 045 × 0.547 × 1.12 في المائة، ويبلغ معدل الثقــة 85 في المائة 1.12 في المائة، مما أسفر عن طائفة تتراوح بين 83.8 في المائة و 86.12 في المائة.