Table of Contents
یادگیری سوپرvised یک رویکرد یادگیری ماشین محبوب است که بر داده های برچسب خورده برای مدل های قطار متکی است، با این حال، تمرین کنندگان اغلب با مشکلات رایج مواجه می شوند که می توانند عملکرد مدل را تشخیص دهند و بهترین شیوه ها می توانند نتایج را بهبود بخشند و نتایج قابل اعتمادتری را تضمین کنند.
Overfit و Underfit
Overfit زمانی اتفاق می افتد که یک مدل در داده های آموزشی سر و صدا می دهد که منجر به تعمیم ضعیف در داده های جدید می شود.در حد مناسب زمانی اتفاق می افتد که یک مدل برای گرفتن الگوهای اساسی بسیار ساده است.هر دو مسائل می توانند با انتخاب پیچیدگی مدل مناسب، استفاده از ولتاژ متقابل و استفاده از تکنیک های منظم کاهش یابد.
اطلاعات ضعیف یا ضعیف
داشتن داده های برچسب محدود یا کم کیفیت می تواند مانع آموزش مدل شود، ممکن است منجر به پیش بینی های نادرست یا پیش بینی های نادرست شود.تنوع داده ها، تمیز کردن داده ها به طور کامل و تقویت مجموعه داده ها می تواند به بهبود استحکام مدل کمک کند.
انتخاب و مهندسی
ویژگی های اضافی یا اضافی می تواند بر عملکرد مدل تاثیر منفی بگذارد.انتخاب و مهندسی ویژگی مناسب، مانند عادی سازی یا رمزگذاری متغیرهای کاتورical، گام های ضروری هستند.استفاده از دانش دامنه می تواند ایجاد ویژگی های معنی دار را هدایت کند.
ارزیابی مدل و اعتبار
روش های ارزیابی یکپارچه می تواند منجر به بیش از حد عملکرد مدل سازی شود. تکنیک های استخدام مانند متقابل-validation و حفظ مجموعه های تست جداگانه یک ارزیابی دقیق تر مانند دقت، دقت و یادآوری کمک می کند تا مسائل را شناسایی کنند.