Table of Contents
درک خطای مورد انتظار مدل های یادگیری ماشین برای ارزیابی عملکرد آنها در برنامه های دنیای واقعی ضروری است.این به ارزیابی اینکه چگونه یک مدل بر روی داده های دیده شده پیش بینی می کند و بهبود هایی را برای افزایش دقت و اطمینان هدایت می کند، کمک می کند.
خطای انتظار چیست؟
خطای مورد انتظار، که به عنوان خطای تعمیم شناخته می شود، تفاوت میانگین بین خروجی های پیش بینی شده و نتایج واقعی در تمام نقاط داده ممکن را اندازه گیری می کند.این نشان می دهد که چگونه یک مدل احتمالا بر روی داده های جدید و ناشناخته اجرا می شود.
روش های Calculate پیش بینی خطا
محاسبه خطای مورد انتظار شامل چندین رویکرد، از جمله برآورد نظری و اندازه گیری تجربی است. رایج ترین روش ها متقابل-validation، اعتبار سنجی نگه داری و استفاده از یک مجموعه آزمایشی جداگانه است.
تکنیک اعتباربخشی Cross-Validation
Cross-validation مجموعه داده ها را به چندین بخش تقسیم می کند.این مدل در برخی از قسمت ها آموزش داده می شود و بر روی دیگران آزمایش می شود، این فرآیند چندین بار تکرار می شود و خطای متوسط در سراسر ⁇ برآورد خطای مورد انتظار را فراهم می کند.
عوامل موثر بر خطای پیش بینی شده
- پیچیدگی مدل: بیش از مدل های پیچیده ممکن است داده های آموزش بیش از حد کارآمد، افزایش خطا در داده های جدید.
- کیفیت داده ها: داده های نوسی یا ناکافی می توانند منجر به خطاهای بالاتر شوند.
- انتخاب انتخابی: ویژگی های مرتبط می تواند بر عملکرد مدل تاثیر منفی بگذارد.
- [در این باره] [[[۱]]] [۱۰] اندازه گیری: [۱۰] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]] داده های بزرگ تر به کاهش خطای مورد انتظار کمک می کنند.