การ รู้ จัก ตัว อย่าง เหล่า นี้ และ การ ใช้ วิธี การ ที่ ถูก ต้อง สามารถ ช่วย ให้ มี การ ประเมิน และ การ ใช้ ประโยชน์ ได้ ดี ขึ้น.
การ ทํา เกิน สิทธิ์ และ การ ทํา ให้ งาน ไม่ มี ประสิทธิภาพ
การ ทํา แบบ นี้ ไม่ ง่าย เลย ที่ จะ จับ แบบ จําลอง ที่ อยู่ เบื้อง หลัง การ ทํา แบบ จําลอง
เพื่อ หลีก เลี่ยง ปัญหา เหล่า นี้ จง ใช้ เทคนิค ต่าง ๆ เช่น การ ทํา งาน ข้าม ศูนย์, การ ทํา งาน เป็น ประจํา, และ การ ปรับ ตั้ง ความ เร็ว สูง.
ใช้ เครื่อง วัด ที่ ไม่ มี พิษ ภัย
การเลือกวัดผิด ความหมายทางสถิติสามารถบอกความรู้สึกผิด ๆ ของการแสดงตัวอย่างได้ ตัวอย่างเช่น ความแม่นยําอาจหลอกในชุดข้อมูลที่ไม่สมดุล
เลือกเมทริกเสมอ ตรงกับเป้าหมายเฉพาะของโครงการ และลักษณะของข้อมูล
การ ละเลย ข้อมูล
การรั่วไหลข้อมูลเกิดขึ้นเมื่อข้อมูลจากภายนอกของการฝึกอบรมข้อมูล มีอิทธิพลต่อกระบวนการอบรมจําลอง
ป้องกัน การ รั่ว ข้อมูล โดย การ แยก ข้อมูล ก่อน จะ ผ่าน กระบวนการ ก่อน การ ผ่าตัด, หลีก เลี่ยง การ ใช้ อุปกรณ์ ที่ จะ รวม ข้อมูล ใน อนาคต, และ ทํา ให้ แน่ ใจ ว่า ข้อมูล ที่ สอบ นั้น ยัง ไม่ มี การ ตรวจ สอบ ระหว่าง การ ฝึก อบรม.
สรุป การ ปฏิบัติ ที่ ดี ที่ สุด
- ใช้การข้ามผ่าน เพื่อประเมินความมั่นคงของโมเดล
- เลือกหน่วยวัดที่เหมาะสมกับข้อมูลของคุณ
- ป้องกันการรั่วไหลของข้อมูล ผ่านการจัดการข้อมูลที่เหมาะสม
- การ ปรับ เสียง และ การ ตรวจ สอบ แบบ จําลอง ของ คุณ เป็น ประจํา.
- ระวัง การ ทํา เกิน สิทธิ์ และ การ ทํา ให้ ป้าย บอก เหตุ.