Đánh giá máy học một cách chính xác là thiết yếu để bảo đảm hiệu quả của họ. tuy nhiên, nhiều bác sĩ mắc lỗi phổ biến có thể dẫn đến kết quả sai. nhận ra những lỗi này và áp dụng các phương pháp đúng có thể cải thiện đánh giá mô hình và triển khai.

Quá hợp lý và không phù hợp

Một trong những lỗi thường xuyên nhất không giải quyết phù hợp với phù hợp hay không phù hợp. quá trình mô hình xảy ra khi một mô hình học tiếng ồn trong dữ liệu đào tạo, dẫn đến sự tổng quát thấp.

Để tránh những vấn đề này, sử dụng các kỹ thuật như là đối xứng, thường xuyên hóa và điều chỉnh hiệu suất siêu chuẩn. Theo dõi hiệu suất hợp lệ giúp xác định xem mô hình là phù hợp hay không phù hợp.

Dùng các loại hình học hỏi phù hợp

Chọn sai bộ đo đánh giá có thể tạo ra một cảm giác sai về hiệu suất mô hình. Ví dụ, độ chính xác có thể đánh giá sai trong bộ dữ liệu cân bằng. Các thiết bị như độ chính xác, nhớ lại, F1- score, hoặc AUC-ROC cung cấp một đánh giá toàn diện hơn tùy thuộc vào vấn đề.

Luôn chọn các thước đo liên quan đến các mục tiêu cụ thể của dự án và bản chất của dữ liệu.

Bỏ qua dữ liệu bị hỏng

Thông tin rò rỉ xảy ra khi thông tin từ bên ngoài bộ dữ liệu đào tạo ảnh hưởng đến quá trình đào tạo mô hình. Điều này dẫn đến việc tính toán quá lạc quan mà không phản ánh kết quả thực tế.

Ngăn chặn sự rò rỉ dữ liệu bằng cách phân chia cẩn thận trước khi xử lý, tránh các tính năng kết hợp thông tin trong tương lai, và đảm bảo rằng dữ liệu thử nghiệm vẫn chưa được tìm thấy trong quá trình đào tạo.

Tóm tắt những thực hành tốt nhất

  • Sử dụng sự điều chỉnh chéo để đánh giá sự ổn định của mô hình.
  • Chọn bộ đo đánh giá thích hợp với dữ liệu của bạn.
  • Dữ liệu bị rò rỉ thông qua việc xử lý dữ liệu thích hợp.
  • Hãy đều đặn điều chỉnh và kiểm tra lại cách làm mẫu của bạn.
  • Hãy cẩn thận với những dấu hiệu quá phù hợp và phù hợp.