准确评估机器学习模型对于确保它们在现实世界应用中的有效性至关重要,但也有可能导致误导结果的共同陷阱,认识到这些问题并采用适当的技术可以改进模型评估和部署。

数据泄露

数据泄漏发生在使用培训数据集外的信息创建模型时。 这会导致过度乐观的性能衡量标准, 无法反映现实世界的结果。 为了防止这种情况, 确保数据预处理步骤在交叉验证折叠中进行, 并确保测试数据在培训期间完全不被看到。

使用不适当的计量

选择错误的评价度量可能扭曲模型的性能。例如,精确度可能在不平衡的数据集中误导。相反,根据问题类型考虑精确度、回顾度、F1-分数或AUC-ROC等度量。这有助于更准确地理解模型的优缺点。

超适和不适

当一个模型在训练数据中学习噪音时,就会发生过度适应,导致通用性差。 当模型过于简单,无法捕捉到基本模式时,就会发生不适应。交叉验证、规范化和超参数调制等技术有助于平衡模型的复杂性,提高通用性。

对培训所用相同数据的评价

对培训所用同一数据的模型进行评估,可以对绩效产生过于乐观的看法。总是使用单独的验证或测试集来评估模型如何在无形数据上运行,这种做法确保了对其有效性进行更现实的估计。