Chọn chức năng phân tích lỗi thích hợp và mất là thiết yếu để phát triển máy học mô hình. những thước đo giúp đánh giá làm thế nào tốt một mô hình thực hiện và hướng dẫn quá trình tối ưu hóa trong quá trình đào tạo.

Ghi chú lỗi

Gặp lỗi khi ước lượng sự khác biệt giữa giá trị đã dự đoán và giá trị thật. Chúng cung cấp sự hiểu biết về độ chính xác và độ đáng tin của mô hình. Các mét số chung bao gồm Gồm lỗi nghiêm trọng (MAE), có nghĩa là lỗi bình phương (MSE), và Root mean Squared error (RMSE).

Chọn hàm phải mất

Lựa chọn hàm mất đi phụ thuộc vào loại vấn đề và kết quả mong muốn. Đối với các nhiệm vụ hồi quy, MSE và MAE là các lựa chọn phổ biến. Đối với phân loại, chức năng như là đối đầu nhau thường được sử dụng.

Tính hàm mất

Tính toán một hàm mất bao gồm so sánh các dự đoán của mô hình với nhãn thật. Ví dụ, MSE được tính toán bằng cách tính toán các khác biệt bình phương giữa các dự đoán và các giá trị thực:

[FLT:] ] [FLT: 7) [FLT: 7) [FLT: 7) [FLT: 7)]] [FLT: 7) [FLT: 7) [FLT: 7) [FLT: 7)]]]

Tương tự như vậy, mất đi xuyên tuyến tính đo lường sự khác biệt giữa hai phân phối xác suất, thường được sử dụng trong phân loại nhiệm vụ.

Tóm tắt

Chọn chức năng đo lường lỗi và mất là quan trọng cho hiệu suất mô hình. Hiểu làm thế nào để tính toán những thước đo giúp đánh giá và cải thiện mô hình học tập máy hữu hiệu.