Evaluating machine learning modelleri gerçek dünya uygulamalarında etkinliğini sağlamak için doğru bir şekilde gereklidir. Ancak, yanıltıcı sonuçlara yol açan ortak tuzaklar vardır. Bu sorunları tanımak ve doğru teknikleri uygulamak model değerlendirme ve dağıtım geliştirmek için kullanılabilir.

Data Leakage

Veri sızıntısı, eğitim veri kümesi dışında bilgi model oluşturmak için kullanılır. Bu, gerçek dünya sonuçlarını yansıtmayan aşırı iyimser performans ölçümlerine yol açabilir.Bunu önlemek için, verilerin ön işleme adımlarının çapraz-validasyon katlarında gerçekleştirilmesini sağlar ve bu test verileri eğitim sırasında tamamen görünmez kalır.

Inappropriate Metriks Kullanımı

Yanlış değerlendirme metrikini seçmek bir modelin performansını yanlış ifade edebilir. Örneğin, doğruluk dengesiz veri setlerinde yanıltıcı olabilir. Bunun yerine, hassas, hatırla, F1-print veya AUC-ROC problem türüne bağlı olarak metrikleri göz önünde bulundurmaktadır.

Overfitting and Underfitting

Aşırılık, eğitim verilerinde gürültü öğrendiğinde, zayıf genelleştirmeye yol açıyor. Takfitting, model temel kalıpları yakalamak için çok basit olduğunda gerçekleşir. Disiplinleme, normalleştirme ve hiperparametre ayarlama modeli karmaşıklaştırmada yardımcı olur.

Eğitim için kullanılan aynı Veriler üzerinde de değerlendirme

Eğitim için kullanılan aynı veriler üzerinde bir modelin tekrar iyimser bir performans görüşü verebilir. Her zaman modelin görünmez veriler üzerinde nasıl performans göstereceğini değerlendirmek için ayrı bir geçerlilik veya test seti kullanın. Bu uygulama, etkinliğinin daha gerçekçi bir tahminini sağlar.