Mô hình học không có giám sát được dùng để nhận diện các mẫu trong dữ liệu mà không có nhãn kết quả. Đánh giá hiệu suất của chúng có thể là thách thức, nhưng điểm bóng cung cấp một số hữu ích để đánh giá chất lượng của kết quả cụm. Hướng dẫn này giải thích cách sử dụng điểm số hình ảnh để đánh giá hiệu quả mô hình.

Hiểu được những điểm số của Silhouette

Điểm bóng đo lường một vật tương tự như cụm của nó so với các cụm khác, có khoảng từ -1 đến 1, nơi giá trị cao hơn cho thấy sự phân chia của chúng ta có thể tương ứng với nhóm dữ liệu của chúng và nhóm khác.

Tính toán số điểm Silhouette

Hầu hết máy học tập thư viện, như scikit- learning, cung cấp các chức năng để tính toán điểm số. để tính toán, bạn cần các điểm dữ liệu của bạn và nhãn được chỉ định bởi thuật toán cụm của bạn. Quá trình này bao gồm đo khoảng cách nội bộ và khoảng cách liên tiếp xúc với mỗi điểm.

Kết quả giải thích

Điểm số Silhouette giúp so sánh các mô hình hay tham số khác nhau. Điểm cao hơn cho thấy các cụm liên kết và tách biệt hơn. Điểm số dưới 0 gợi ý điểm dữ liệu có thể được gán cho nhóm sai, và điểm tiêu cực chỉ ra cụm chồng chéo.

Thực hành tốt nhất

  • Tính toán điểm cho nhiều mô hình để tìm ra điểm phù hợp nhất.
  • Sử dụng điểm trung bình trên tất cả các điểm dữ liệu để đánh giá tổng thể.
  • Kết hợp các điểm ảnh với các số đo khác để đánh giá toàn diện.
  • Hình ảnh các cụm để bổ sung cho việc đánh giá định lượng.