Ang mga model trust intervals ay nagbibigay ng isang range sa loob ng kung saan ang tunay na modelong pagganap o parameter halaga ay inaasahang bumagsak na may tiyak na probabilidad. ang mga ito ay kapaki-pakinabang sa pag-unawa ng hindi katiyakan na nauugnay sa mga modelong tantiya sa mga aplikasyon sa pagkatuto ng makina.

Nauuso ang Pag - unawa sa Pagtitiwala

Ang isang perspektibong pagitan ay isang estadistikal na saklaw na kinakalkula mula sa datos na malamang na naglalaman ng tunay na halagang parameter. Sa pagkatuto ng makina, ito ay maaaring tumukoy sa mga metriko gaya ng katumpakan, prekwensiya, o modelong mga coficit.

Mga Hakbang Upang Suriin ang Paglaganap ng Pagtitiwala

Sundin ang mga hakbang na ito upang magkaroon ng sapat na kumpiyansa sa isa't isa para sa mga modelong metriko:

  • Ipunin ang sampol ng modelong mga metric sa pamamagitan ng cross-validation o multiple run.
  • Tuusin ang kahulugan at pamantayang paglihis ng sampol.
  • Pumili ng antas ng pagtitiwala (hal.g., 95%).
  • Alamin ang angkop na kritikal na halaga mula sa t-publicon o z- distribusyon batay sa sampol na sukat at antas ng kumpiyansa.
  • Itala ang gilid ng pagkakamali: [pansubok na halaga ⁇ (stand deflection / ⁇ sample sukat).
  • Itaya ang pagitan ng pagtitiwala bilang: mean ⁇ margin of error.

Halimbawang Pagkalkula

Halimbawang ang katumpakan ng isang modelo ay nasusuri sa mahigit 30 run, na may mean aspeto ng 85% at isang pamantayang paglihis ng 3%. Para sa 95% na antas ng pagtitiwala, ang kritikal na halaga mula sa t-publishon ay humigit-kumulang 2.045.

Ang gilid ng pagkakamali ay: 2.045 × (3 / ⁇ 30) ⁇ 2.045 ⁇ ⁇ 1.12%. Ang pagitan ng kumpiyansa ay 85% ⁇ 1.12%, na nagbubunga ng humigit-kumulang 83.88% hanggang 86.12%.