기계 학습 모델은 정확하게 실제 응용 분야에서 효율성을 보장하기 위해 필수적입니다. 그러나, 결과가 잘못되었는지 알 수있는 일반적인 pitfalls가 있습니다. 이러한 문제를 인식하고 적절한 기술을 적용하는 것은 모델 평가 및 배포를 향상시킬 수 있습니다.

데이터 누설

데이터 누설은 훈련 데이터 세트 외부에서 정보를 사용하는 경우 모델 생성에 사용됩니다. 이것은 실제 결과를 반영하지 않는 과도한 성능 지표를 선도 할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 데이터 사전 처리 단계가 크로스 유효성 접점 내에서 수행되고 테스트 데이터는 훈련 중에 완전히 비난되지 않습니다.

Inapeque 미터 사용

잘못된 평가 메트릭을 선택하면 모델의 성능을 잘못 할 수 있습니다. 예를 들어, 정확도는 불균형 데이터 세트에서 misleading 될 수 있습니다. 대신, 문제 유형에 따라 정밀도, 리콜, F1-score 또는 AUC-ROC와 같은 메트릭을 고려하십시오. 이 모델의 강점과 약점을 정확하게 이해하는 데 도움이됩니다.

과잉 과 Underfitting

모델은 모델이 학습하는 데 도움이 되는 작업입니다. 모델은 이식 패턴을 캡처하기 위해 너무 간단해집니다. 크로스 유효성, 정기화, 하이퍼 파라미터 튜닝과 같은 기술이 모델의 복잡성을 균형 잡히고 일반화 개선에 도움이 됩니다.

동일한 데이터에 대한 평가 교육

교육에 사용되는 동일한 데이터에 대한 모델을 평가하면 성능의 과확한 전망을 제공합니다. 항상 모델이 보이지 않는 데이터에 어떻게 수행 할 것인지 평가하는 별도의 유효성 검사 또는 테스트 세트를 사용합니다. 이 연습은 더 현실적인 예상치를 보장합니다.