At afgøre, om en maskinlæringsmodel er korrekt trænet, er et kritisk aspekt af modeludviklingsprocessen. Selvom nøjagtighed er en vigtig metrik (eller endda en nøglemåling) i evalueringen af en models ydeevne, er det ikke den eneste indikator for en veltrænet model. At opnå en nøjagtighed over 90 % er ikke en universel tærskel for alle maskinlæringsopgaver. Det acceptable niveau af nøjagtighed kan variere afhængigt af det specifikke problem, der behandles.
Nøjagtighed er et mål for, hvor ofte modellen laver korrekte forudsigelser ud af alle forudsigelser. Det beregnes som antallet af korrekte forudsigelser divideret med det samlede antal forudsigelser. Nøjagtighed alene giver dog muligvis ikke et fuldstændigt billede af en models ydeevne, især i tilfælde, hvor datasættet er ubalanceret, hvilket betyder, at der er en væsentlig forskel i antallet af forekomster af hver klasse.
Ud over nøjagtighed bruges andre evalueringsmetrikker såsom præcision, genkaldelse og F1-score almindeligvis til at vurdere ydeevnen af en maskinlæringsmodel. Præcision måler andelen af sande positive forudsigelser ud af alle positive forudsigelser, mens tilbagekaldelse beregner andelen af sande positive forudsigelser ud af alle faktiske positive. F1-scoren er det harmoniske gennemsnit af præcision og genkaldelse og giver en balance mellem de to metrikker.
Det er vigtigt at overveje de specifikke krav til det aktuelle problem, når det skal afgøres, om en model er korrekt trænet. For eksempel i en medicinsk diagnoseopgave er opnåelse af høj nøjagtighed afgørende for at sikre præcise forudsigelser og undgå fejldiagnoser. På den anden side, i et scenarie for afsløring af svindel, kan høj tilbagekaldelse være vigtigere for at fange så mange svigagtige sager som muligt, selv på bekostning af nogle falske positiver.
Ydermere bør en models ydeevne evalueres ikke kun på træningsdata, men også på et separat valideringsdatasæt for at vurdere dens generaliseringsevner. Overfitting, hvor en model klarer sig godt på træningsdata, men dårligt på usete data, kan detekteres gennem valideringsmetrikker. Teknikker såsom krydsvalidering kan hjælpe med at afbøde overfitting og give en mere robust evaluering af modellens ydeevne.
Mens nøjagtighed er en nøgleindikator for en models ydeevne, er det vigtigt at overveje andre målinger såsom præcision, genkaldelse og F1-score, såvel som de specifikke krav til problemdomænet. Der er ingen fast tærskel for nøjagtighed, der gælder universelt, og evalueringen af en model bør være omfattende under hensyntagen til forskellige metrikker og valideringsteknikker for at sikre dens effektivitet i applikationer i den virkelige verden.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Hvad er tekst til tale (TTS), og hvordan fungerer det med kunstig intelligens?
- Hvad er begrænsningerne ved at arbejde med store datasæt i maskinlæring?
- Kan maskinlæring hjælpe med dialog?
- Hvad er TensorFlow-legepladsen?
- Hvad betyder et større datasæt egentlig?
- Hvad er nogle eksempler på algoritmens hyperparametre?
- Hvad er ensamble learning?
- Hvad hvis en valgt maskinlæringsalgoritme ikke er egnet, og hvordan kan man sikre sig at vælge den rigtige?
- Har en maskinlæringsmodel brug for supervision under træningen?
- Hvad er de vigtigste parametre, der bruges i neurale netværksbaserede algoritmer?
Se flere spørgsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning