Model güven aralıkları, gerçek model performansı veya parametre değerinin belirli bir olasılıkla düşmesi bekleniyor. Makine öğrenme uygulamaları ile ilişkili belirsizlikleri anlamak için faydalıdır.

Güven Intervals'ı Anlamak

Bir güven aralığı, muhtemelen gerçek parametre değerini içeren verilerden hesaplanan bir istatistiksel aralığıdır. makine öğreniminde, bu doğruluk, hassasiyet veya model katları gibi metriklere atıfta bulunabilir.

Güven Intervalslarını Hesaplamak için Adımlar

Model ölçümleri için güven aralıklarını hesaplamak için bu adımları izleyin:

  • Bir model performansı ölçümlerini çapraz-validasyon veya birden fazla koşu ile toplayın.
  • Örnekin anlamını ve standart sapmasını hesaplayın.
  • Bir güven seviyesi seçin (örneğin,% 95).
  • Örnek boyut ve güven seviyesine dayanan t- dağıtım veya z- dağıtımdan uygun kritik değeri belirleyin.
  • Hatanın marjını çözün: [[0.kahkamet değeri × (standart sapma / √sample büyüklüğü)).
  • Güven aralığı olarak hesaplayın: 03.Örnek ± hata marjı).

Örnek Hesaplama

Bir modelin doğruluğu 30'dan fazla iş üzerinde değerlendirilirse,% 85'in ve % 3 standart sapmasının bir göstergesi olarak %95'i güven seviyesi için, t- dağıtımdan gelen kritik değer yaklaşık 2.045'dir.

Hatanın marjı: 2.045 × (3 / √30) ⁇ 2.045 × 0.547 ⁇ 1.12%. Güvenilir aralığı% 85 ± 1.12,% 86.12% aralığından elde edilir.