監督された学習は、ラベル付きデータに関するトレーニングモデルを含む一般的な機械学習アプローチです。しかし、開業医は、多くの場合、モデルのパフォーマンスに影響を与えることができる一般的な間違いに遭遇します。これらのエラーを認識し、それらを避ける方法を理解することは、結果を改善し、より信頼性の高い結果を保証することができます。

過度と不足

モデルは、ノイズやアウターなど、トレーニングデータをよく学習するときに過度に発生します。これにより、新しいデータに一般化する能力が低下します。モデルが、パターンをキャプチャするのが簡単すぎると、不足分の可能性があります。どちらの問題も、予期しないデータでパフォーマンスが低下する可能性があります。

不十分なデータと不均衡クラス

あまりデータが少ないと、モデルが意味のあるパターンを学習するのを防ぐことができます。さらに、不均衡なクラスは、他のクラスが大部分のクラスにモデルを偏すことができる。これらの問題に対処するには、より多くのデータを集めたり、リサンプリングやクラス重みなどのテクニックを適用したりするが含まれます。

データの事前処理を無視する

データのプリプロセッシングは、生データをクリーニングし、トレーニングに適したフォーマットに変換するのに不可欠です。 正規化、不足している値の処理、または分類変数のエンコーディングなどのステップを無視すると、サブ最適モデルのパフォーマンスが向上します。

間違いを避けるための一般的な戦略

  • 相互検証を使用してモデルのパフォーマンスを評価します。
  • 機能エンジニアリングを適用して、データ品質を向上させることができます。
  • 再サンプリング技術でデータセットをバランスよく。
  • 過度のフィットを防ぐため、通常、高パラメータをチューニングします。
  • トレーニングを監視し、不足や過度の兆候を検証メトリック。