Intervalele de încredere ale modelului oferă o gamă în care se preconizează că performanța modelului sau valoarea parametrilor vor scădea cu o anumită probabilitate. Acestea sunt utile pentru înțelegerea incertitudinii asociate cu estimările modelului în aplicațiile de învățare a mașinilor.

Înțelegerea intervalelor de încredere

Un interval de încredere este o gamă statistică calculată din date care conține probabil adevărata valoare parametru. În învățarea mașinii, acest lucru se poate referi la indicatori, cum ar fi acuratețea, precizia, sau coeficienți model.

Pași pentru calcularea intervalului de încredere

Urmați acești pași pentru a calcula intervalele de încredere pentru indicatorii de model:

  • Se colectează un eșantion de indicatori de performanță model prin intermediul unor verificări încrucișate sau al unor serii multiple.
  • Se calculează abaterea medie și standard a eșantionului.
  • Alegeți un nivel de încredere (de exemplu 95%).
  • Se determină valoarea critică corespunzătoare din distribuția t sau din distribuția z pe baza dimensiunii eșantionului și a nivelului de încredere.
  • Calculați marja de eroare: valoare critică × (deviație standard / dimensiunea de bază).
  • Calculează intervalul de încredere astfel: înseamnă ± marja de eroare.

Calculul de exemplu

Sa presupunem ca precizia unui model este evaluata pe 30 de rulaje, cu o precizie medie de 85% si o deviatie standard de 3%. Pentru un nivel de incredere de 95%, valoarea critica din distributia t este de aproximativ 2.045.

Marja de eroare este: 2.045 × (3 /