ارزیابی مدل های یادگیری ماشین به درستی برای اطمینان از اثربخشی آنها ضروری است، با این حال، بسیاری از تمرین کنندگان اشتباهات رایجی را مرتکب می شوند که می تواند منجر به تشخیص این خطاها و استفاده از روش های صحیح شود می تواند ارزیابی و استقرار مدل را بهبود بخشد.

Overfit و Underfit

یکی از مکرر ترین اشتباهات به درستی پرداختن به بیش از حد یا کم هزینه نیست. Overfit زمانی اتفاق می افتد که یک مدل در داده های آموزشی سر و صدا می دهد و منجر به تعمیم ضعیف می شود.در حالی که مدل بسیار ساده برای گرفتن الگوهای اساسی است.

برای جلوگیری از این مسائل، از تکنیک هایی مانند متقابل-validation، منظم سازی و تنظیم Hyperparameters استفاده کنید. نظارت بر عملکرد اعتبار سنجی به شناسایی اینکه آیا مدل بیش از حد یا کمتر مناسب است یا خیر کمک می کند.

استفاده از Inappropriate Metrics

انتخاب متریک ارزیابی اشتباه می تواند حس کاذب عملکرد مدل را به شما بدهد.برای مثال، دقت ممکن است در مجموعه داده های عدم تعادل گمراه کننده باشد. متریک هایی مانند دقت، یادآوری، F1score یا AUC-ROC یک ارزیابی جامع تر را با توجه به مشکل ارائه می دهند.

همیشه معیارهایی را که با اهداف خاص پروژه و ماهیت داده ها هماهنگ شده اند انتخاب کنید.

غفلت از اطلاعات نشتی

نشت داده زمانی اتفاق می افتد که اطلاعات از خارج از مجموعه داده های آموزشی بر روند آموزش مدل تأثیر می گذارد، این منجر به برآورد عملکرد بیش از حد خوش بینانه می شود که نتایج دنیای واقعی را منعکس نمی کند.

جلوگیری از نشت داده ها با دقت تقسیم داده ها قبل از پردازش، اجتناب از مهندسی ویژگی که شامل اطلاعات آینده می شود و اطمینان از اینکه داده های تست در طول آموزش دیده نشده اند.

بهترین تمرین ها

  • از قابلیت متقابل برای ارزیابی ثبات مدل استفاده کنید.
  • معیارهای ارزیابی مناسب برای داده های خود را انتخاب کنید.
  • جلوگیری از نشت داده ها از طریق مدیریت داده های مناسب
  • به طور منظم مدل های خود را تنظیم و اعتبار کنید.
  • مراقب نشانه های بیش از حد و مناسب باشید.