درک و پرداختن به خطاهای مدل های یادگیری ماشین برای بهبود تجزیه و تحلیل خطا عملکرد آنها ضروری است.از جمله بررسی انواع و منابع خطا برای شناسایی مناطق برای افزایش.این مقاله در مورد محاسبات رایج و تکنیک های اشکال زدایی مورد استفاده در تجزیه و تحلیل خطا بحث می کند.

محاسبه در تجزیه و تحلیل خطا

معیارهای کلیدی برای تشخیص خطاهای مدل مورد استفاده قرار می گیرند:

  • خطای مطلق (MAE) : [FLT 1 ] میانگین تفاوت های مطلق بین مقادیر پیش بینی شده و واقعی.
  • خطای میدان مین (MSE): میانگین تفاوت های مربعی، تاکید بر خطاهای بزرگتر.
  • رووت به معنی خطای مربعی (RMSE) است؛ ریشه مربع MSE، ارائه خطا در واحدهای اصلی.
  • [[۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱] [۳] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۳] [۱] [۱] [۱] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۱] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [
  • ماتریس تزریق: یک جدول نشان داده شده در مقابل طبقه بندی پیش بینی شده است.

تکنیک های شکست

اشکال زدایی موثر به شناسایی اینکه چرا خطا رخ می دهد کمک می کند.

  • تجزیه و تحلیل مستمر: [FLT 1] [FLT 1] برای تشخیص الگوهای نشان دهنده مسائل مدل، به شرح زیر اشاره می کند.
  • [[۱] [۱۰] توزیع [۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۳] [۳] [۲] [۲] [۲] [۳] [۳] [۳] [۱] [۱] [۳] [۱] [۱] [۳] [۳] [۲] [۳] [۱] [۱] [۱] [۳] [۳] [۳] [۳] [۱] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۱] [۱] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۱] [۳] [۳] [۱] [۱] [۱] [۱] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳]
  • بازرسی از بارداری: بررسی ارزش های ویژگی برای ناهنجاری ها یا ناسازگاری.
  • اعتبار سنجی: [FLT 1] استفاده از چندین تقسیم داده برای تأیید ثبات مدل.
  • [FLT 1] تجزیه و تحلیل خطا توسط دسته هایی مانند کلاس یا ارزش ویژگی.

گام های عیب یابی مشترک

هنگامی که خطا شناسایی می شود، این مراحل می توانند به بهبود عملکرد مدل کمک کنند:

  • تمیز کردن داده ها ؛ یا حذف یا اصلاح داده های پر سر و صدا یا متناقض.
  • مهندسی لوازم جانبی: [FLT 1] ایجاد یا انتخاب ویژگی های مرتبط تر.
  • [[۱] [۱۰] مدل سازی [[۱۰]: [[۱۰]] [[۱۰]]] [[۱۰]]] [[۱۰]]] [[۱۰]]] [[۱۰]]]] [[۱۰]]]] [[۱۰]]] [۳]] [۳] [۱]] [۳] [۳] [۳] [۱] [۵] [۳] [۳] [۳] [۳] [۵] [۳] [۵] [۵] [۳] [۵] [۳] [۳] [۵] [۵] [۳]] [۳] [۳] [۳]]]]]]]]]] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [بر [۳] [براى [براى [براى [براى [براى [براى [براى [براى [براى [براى [براى [براى [براى [براى [براى [براى [براى [براى [براى [براى [براى [براى [براى [براى [براى [براى [بر
  • انتخاب آلگوریتم: [FLT 1] سعی کنید الگوریتم های مختلف مناسب برای مشکل.
  • داده های ذخیره سازی: [FLT 1] جمع آوری داده های بیشتر برای بهبود یادگیری.