การ กําหนด ความ ถูก ต้อง ตาม แบบ อย่าง: การ คํานวณ และ การ ปฏิบัติ อย่าง ดี ที่ สุด ใน การ เรียน รู้ อย่าง ลึก ซึ้ง

การ กําหนด ความ ถูก ต้อง แม่นยํา ของ แบบ เรียน รู้ ที่ ลึก ซึ้ง เป็น สิ่ง จําเป็น เพื่อ จะ ประเมิน ประสิทธิภาพ และ การ ปรับ ปรุง ให้ ดี ขึ้น.

การคํานวณค่าความละเอียดโมเดล

ความ ถูก ต้อง แม่นยํา ของ รุ่น โดย ทั่ว ไป จะ วัด โดย การ เปรียบ เทียบ ฉลาก ที่ คาด ว่า จะ เป็น ข้อมูล จริง ๆ ตัว เลข ที่ พบ ใน ข้อมูล.

ตัว อย่าง เช่น ถ้า ตัว อย่าง หนึ่ง ทํานาย ได้ อย่าง ถูก ต้อง ว่า จะ มี 90 ตัว จาก 100 ตัว ข้อมูล นั้น แม่นยํา 90 เปอร์เซ็นต์.

กิจ ปฏิบัติ ที่ ดี ที่ สุด สําหรับ การ ทํานาย ล่วง หน้า อย่าง ถูก ต้อง

เพื่อ ปรับ ปรุง การ คาด เดา ที่ ถูก ต้อง แม่นยํา ควร ปฏิบัติ ตาม กิจ ปฏิบัติ ที่ ดี ที่ สุด หลาย อย่าง:

• [FLT: 0] ใช้การข้าม-การขยาย: แบ่งข้อมูลออกเป็นหลายพับ เพื่อประเมินเสถียรภาพของแบบจําลองในสับเซตต่างๆ
• [FLT: 0] ชุดข้อมูลการันตี: คลาสการันตีเชิงรวมนั้น เป็นตัวแทนของการป้องกันการวัดความแม่นยําแบบลําเอียง
• [FLT: 0] Employ perrics: พิจารณาเพิ่มเติม metrics เช่น ความแม่นยํา, เรียกคืน และ F1 คะแนนสําหรับการประเมินครอบคลุม.
• [FLT: 0]. สืบค้นข้อมูลที่มองไม่เห็น: ใช้การทดสอบแยกแยกเพื่อประเมินผลของโลกแห่งความเป็นจริง.

ปัญหา และ วิธี แก้ ที่ มี อยู่ ทั่ว ไป

การ กําหนด เวลา ที่ แม่นยํา อาจ ยาก เนื่อง จาก มี การ ทํา งาน มาก เกิน ไป, ความ ไม่ สมดุล ใน ชั้น เรียน, หรือ ปัญหา คุณภาพ ข้อมูล.

การ หา ที่ อยู่ ของ ชั้น ที่ ไม่ สมดุล เกี่ยว ข้อง กับ วิธี ปรับ ปรุง หรือ ปรับ น้ํา หนัก ชั้น เรียน การ ดู ข้อมูล ที่ มี คุณภาพ สูง ยัง ช่วย ให้ การ ประเมิน และ การ ทํา ตาม คํา แนะ นํา ที่ ได้ รับ การ แก้ไข ใน ขั้น ต้น ๆ ของ การ พัฒนา