การจําแนกผลแบบอย่าง: การเรียน, การคํานวณ, และการตีความในภาพยนตร์โลกแห่งความเป็นจริง

การจําแนกประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง จําเป็นในการกําหนดประสิทธิภาพในโปรแกรมจริงในโลก การวัดที่เหมาะสมและการคํานวณ ช่วยในความเข้าใจวิธีการที่ดีโมเดลทํานายผลลัพธ์และที่การปรับปรุงความต้องการ

การ วัด ความ สําเร็จ ทั่ว ไป

มีการใช้เมทริกหลายตัวเพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดล ขึ้นอยู่กับชนิดของปัญหา สําหรับงานจําแนกประเภท ความแม่นยํา ความแม่นยํา การจํา และคะแนน F1 โดยทั่วไป สําหรับความถดถอย การวัดความบกพร่องอย่างเป็นตัวเลข (MAE), ความผิดพลาดแบบกําลังสอง (MSE), และ R- square เป็นมาตรฐาน

การคํานวณเมตริก

การวัดคํานวณคํานวณจากผลการคาดการณ์และผลลัพธ์ที่แท้จริง ตัวอย่างเช่น ความแม่นยําคือสัดส่วนการคาดการณ์ที่ถูกต้อง

การวัดค่ากลับตัวเช่น MET คํานวณความแตกต่างเฉลี่ยระหว่างค่าตามที่คาดการณ์ไว้ และค่าจริง ๆ ทําให้เข้าใจถึงข้อผิดพลาดที่คาดการณ์ไว้

การ แปล ผล ที่ เกิด ขึ้น ใน การ ปฏิบัติ

การแปล mimeternations เกี่ยวข้องกับความเข้าใจบริบทของปัญหา ความแม่นยําสูงอาจทําให้เข้าใจผิดในข้อมูลไม่สมดุล

พิจารณาเพิ่มเติม

• คุณภาพและการคํานวณก่อน
• การ ทํา เกิน สิทธิ์ และ การ ทํา ให้ ต่ํา ลง
• ความซับซ้อนของโมเดล
• เทคนิคการตรวจสอบ