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Unsupervised मॉडल का उपयोग बिना लेबल किए गए आउटपुट के डेटा का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। उनके प्रदर्शन को मूल्यांकन करने के लिए विशिष्ट मीट्रिक की आवश्यकता होती है जो मापती है कि अंतर्निहित डेटा संरचनाओं को कैसे अच्छी तरह से कैप्चर किया जाता है। यह लेख सामान्य मीट्रिक, उनकी गणनाओं और परिणामों की व्याख्या कैसे की जाती है।
सामान्य मूल्यांकन मेट्रिक्स
कई मीट्रिक का उपयोग बिना निगरानी वाले मॉडलों का आकलन करने के लिए किया जाता है, जिसमें क्लस्टरिंग गुणवत्ता के उपायों और आयामीता में कमी के मूल्यांकन शामिल हैं। ये मीट्रिक यह निर्धारित करने में मदद करते हैं कि कैसे प्रभावी रूप से मॉडल डेटा पैटर्न का प्रतिनिधित्व करते हैं।
मेट्रिक्स और गणना
एक व्यापक रूप से इस्तेमाल किए जाने वाले मीट्रिक सिल्हूट स्कोर है, जो इस तरह के मापता है कि किसी वस्तु को अन्य समूहों की तुलना में अपने स्वयं के क्लस्टर के समान कैसे होता है। यह -1 से 1 तक होता है, जिसमें बेहतर क्लस्टरिंग का संकेत मिलता है।
एक अन्य मीट्रिक डेविस-बोल्डिन इंडेक्स है, जो क्लस्टर अलगाव और कॉम्पैक्टनेस का मूल्यांकन करता है। लोअर वैल्यू बेहतर क्लस्टरिंग गुणवत्ता का सुझाव देते हैं।
आयामीता में कमी के लिए, व्याख्या की गई विविधता अनुपात इंगित करता है कि मूल घटकों द्वारा कितनी जानकारी को बरकरार रखा गया है। यह प्रत्येक घटक द्वारा समझाया गया भिन्नता को संक्षेप में प्रस्तुत करके गणना की जाती है।
व्याख्या परिणाम
उच्च सिल्हूट स्कोर में अच्छी तरह से परिभाषित क्लस्टर होते हैं, जबकि कम डेविस-बोल्डिन इंडेक्स मान स्पष्ट अलगाव का सुझाव देते हैं। आयामीता में कमी में, एक उच्च व्याख्यात्मक विविधता अनुपात अधिक प्रभावी डेटा संपीड़न इंगित करता है।
विभिन्न मॉडलों या पैरामीटर सेटिंग्स में इन मीट्रिकों की तुलना करने के लिए एक विशिष्ट डेटासेट के लिए सबसे उपयुक्त दृष्टिकोण का चयन करना महत्वपूर्ण है।