기계 학습 모델은 정확하게 효율성을 보장하기 위해 필수적입니다. 그러나 많은 실무자는 잘못된 결과를 이끌어낼 수있는 일반적인 실수를 만듭니다. 이러한 오류를 인식하고 올바른 방법을 적용하면 모델 평가 및 배포를 향상시킬 수 있습니다.

과잉 과 Underfitting

가장 빈번한 실수 중 하나는 제대로 지나치거나 실망하지 않습니다. 모델이 훈련 데이터에 소음을 배우면 빈번한 일반화로 이어질 수 있습니다. 모델이 너무 심하게 캡처 할 때 발생합니다.

이러한 문제를 피하기 위해, 크로스 유효성, 정기화 및 튜닝 하이퍼 파라미터와 같은 기술을 사용합니다. 모델이 과잉 또는 하향인지 여부를 확인하는 데 도움이되는 모니터링 검증 성능.

Inapeque 미터 사용

잘못된 평가 측정을 선택하면 모델 성능의 false감을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 정확도는 불균형 데이터 세트에서 misleading 될 수 있습니다. 정밀도, 리콜, F1-score, 또는 AUC-ROC와 같은 미터는 문제에 따라 더 포괄적 인 평가를 제공합니다.

항상 metrics를 선택하여 프로젝트의 특정 목표와 데이터의 성격.

Neglecting 자료 누설

Data 누설은 훈련 데이터셋 외부의 정보가 모델 교육 프로세스에 영향을 미치는 경우 발생합니다. 이 결과가 실제 결과를 반영하지 않는 과도한 성능 추정에 도달합니다.

데이터 누설을 사전에 처리하기 전에 신중하게 분할 데이터를 방지하고, 미래 정보를 통합하는 기능 공학을 피하고, 그 테스트 데이터를 훈련 중에 불멸하지 않도록합니다.

Best Practices의 개요

  • 모델 안정성을 평가하는 크로스 유효성을 사용합니다.
  • 데이터에 적합한 평가 메트릭 선택.
  • 적절한 데이터 처리를 통해 데이터 누설을 방지합니다.
  • 일정하게 조정 및 모델을 검증합니다.
  • 과잉과 밑그림의 충실한 징후.