II. Kas ir precizitāte?
III. Kāpēc precizitāte ir būtiska?
IV. Kā var cietināt precizitāti
V. Pastāvīgi sastopamās nepilnības, no kurām jāizvairās
VI. Precizitāte pretstatā atsaukšanu
VII. Precizitātes un atsaukšanas kompromiss
VIII. Mērīšanas precizitāte
IX. Precizitātes lietošana, lai jūs varētu uzlabotu savus modeļus
Pamatjautājumi
| Kalpot kā | Izklāsts |
|---|---|
| Vizuālā atšķirība | Augstas klases attēlu, videoklipu un grafikas lietošana, lai jūs varētu radītu lietotājiem vizuāli pievilcīgu pieredzi. |
| Droša zināšanas | Drošības pasākumu lietošana, lai jūs varētu aizsargātu lietotājus no kiberuzbrukumiem un zināšanu pārkāpumiem. |
| Precizitāte | Modeļa iespēja atbilstoši izlemt pozitīvos rezultātus. |
| Meistarība | Acs detaļām un darba kvalitātei, kas notiek izmantota produkta par to, vai pakalpojuma izveidē. |
| Lietotāja zināšanas | Vispārējā lietotāja zināšanas, mijiedarbojoties ceļu preču par to, vai pakalpojumu. |
II. Kas ir precizitāte?
Precizitāte ir izmērs, cik nepārtraukti tips atbilstoši identificē pozitīvu gadījumu. Citiem vārdiem iesaucoties, tas var būt patieso pozitīvo procentuālais tilpums no visiem prognozētajiem pozitīvajiem. Kā piemērs, ja tips ietver, ka apstākļi ir neapšaubāmi un no šiem patiesībā ir neapšaubāmi, tad modeļa precizitāte ir%.
Precizitāte ir būtiska, rezultātā lai varētu mums apzīmē, cik ārkārtīgi mēs varēsim apsvērt modeļa prognozēm. Augstas precizitātes tips, iespējams, atbilstoši identificēs pozitīvos gadījumus, kas nozīmē, ka, ka mēs varēsim būt pārliecinātāki attiecībā uz lai varētu prognozēm.
III. Kas ir precizitāte?
Precizitāte ir izmērs, cik nepārtraukti tips atbilstoši ietver pareizo etiķeti. To aprēķina, patieso pozitīvo rezultātu skaitu dala ceļu kopējo veikto prognožu skaitu. Augstas precizitātes tips ir šāda veida, kas iespējo kļūdas ik pa laikam, savukārt tips ceļu zemu precizitāti pieļauj ļoti daudz kļūdu.
Precizitāte ir būtiska, rezultātā lai varētu palīdz mums zināt, cik izcili tips strādā. Tips ceļu augstu precizitāti, iespējams, noderēs praksē, rezultātā tajā ir mazāka iespējamība pieļaut kļūdu.
Ir izvēle formas, kā jūs varat cietināt precizitāti. Viens veids ir maksimāli izmantot sarežģītāku modeli. Sarežģītāks tips, iespējams, apgūs zināšanu nianses un pieļaus daudz mazāk kļūdu. Vēl viens veids, kā jūs varat cietināt precizitāti, ir maksimāli izmantot ļoti daudz zināšanu. Kaudz zināšanu atļauj modelim noteikt ļoti daudz attiecībā uz saistību daži no līdzekļiem un etiķetēm, un tas patiesībā varētu radīt daudz mazāk kļūdu.
Pēdējoreiz, jums būs nepieciešams izvairīties no no modeļa pārmērīgas fiksēšanas. Pārmērīga pielāgošana tiek, kad tips uzzina datos esošo troksni, vietā patiesās savienojums daži no līdzekļiem un etiķetēm. Tas var izraisīt modeļa, kas iespējo daudzas kļūdas jaunos datos.
IV. Kā var cietināt precizitāti
Ir izvēle formas, kā jūs varat cietināt modeļu precizitāti. Šeit ir pāris informācija.
- Izmantojiet ļoti daudz treniņu zināšanu. Kaudz zināšanu varētu arī palīdzēt jūsu modelim noteikt saistību daži no līdzekļiem un mērķa mainīgo, un tas nodrošinās labākas prognozes.
- Regulējiet savu modeli. Regularizācija palīdz apturēt pārmērīgu pielāgošanu, kas var beigties ar modeļus, kas ir vienkārši pārāk īpaši izglītojoša datiem un nešķiet esam izcili vispārināmi ceļu jauniem datiem.
- Izmantojiet sarežģītāku modeli. Sarežģītāks tips varēs noteikt sarežģītākas savienojums daži no funkcijām un mērķa mainīgo, un tas nodrošinās labākas prognozes.
- Izmantojiet citu zaudēšanas funkciju. Zaudējuma kalpot kā, ko izmantojat sava modeļa apmācībai, varētu papildus ietekmēt jūsu prognožu precizitāti.
- Izmantojiet citu novērtējuma metriku. Novērtēšanas metrika, ko izmantojat sava modeļa novērtēšanai, varētu papildus ietekmēt jūsu prognožu precizitāti.
Ievērojot šos padomus, varat cietināt modeļu precizitāti un izpildīt precīzākas prognozes.
V. Pastāvīgi sastopamās nepilnības, no kurām jāizvairās
Strādājot, lai jūs varētu uzlabotu precizitāti, ir dažas izplatītas nepilnības, no kurām jāizvairās. Šie pievieno:
* Vienkārši pārāk augsta latiņa. Tas ir ļoti svarīgi ieteikt reālus precizitātes mērķus, rezultātā visbiežāk nešķiet esam iedomājams gūt panākumus % precizitāti.
* Pārmērīga pielāgošana. Ja tips ir vienkārši pārāk piemērots, tas vienkārši pārāk izcili apgūst izglītojoša datus un slikti vispārina jaunus datus. Tas patiesībā varētu radīt augstu izglītojoša zināšanu precizitāti, tomēr zemu testa zināšanu precizitāti.
* Nepietiekami piemērots. Ja tips ir nepietiekami piemērots, tas diezgan izcili neapgūst izglītojoša datus un slikti vispārina jaunus datus. Tas var izraisīt zemas izglītojoša zināšanu un testa zināšanu precizitātes.
* Nepareizu rādītāju lietošana. Cenšoties novērtētu precizitāti, jums būs nepieciešams maksimāli izmantot pareizos rādītājus, rezultātā vairāk nekā daži rādītāji varētu papildus prezentēt atšķirīgus rezultātus.
* Neņemot ņem vērā kļūdaini pozitīvu un aizvietotājs negatīvu rezultātu cena. Novērtējot precizitāti, jums būs nepieciešams apsvērt kļūdaini pozitīvu un aizvietotājs negatīvu rezultātu cena. Tas varētu arī palīdzēt jums izlemt optimālo kompromisu daži no precizitāti un atsaukšanu.
Izvairoties no šīm nepilnībām, varat cietināt modeļu precizitāti un noteikt precīzākas un uzticamākas prognozes.
VI. Precizitāte pretstatā atsaukšanu
Precizitāte un atsaukšana ir 2 svarīgi rādītāji mašīnmācīšanās modeļa veiktspējas novērtēšanai. Precizitāte mēra pozitīvo prognožu īpatsvaru, kas patiesībā ir pareizas, savukārt atsaukšana mēra faktisko pozitīvo prognožu īpatsvaru, kas ir atbilstoši prognozētas.
Augsta precizitāte apzīmē, ka tips izcili izvairās no aizvietotājs pozitīvajiem rezultātiem, savukārt augsta atsaukšana apzīmē, ka tips ir tādā stāvoklī izcili atklāt visus faktiskos pozitīvos rezultātus. Ideālajam modelim varbūt ir gan augsta precizitāte, gan augsta atsaukšana, taču tas nepārtraukti vien nešķiet esam iedomājams.
Precizitātes un atsaukšanas kompromiss ir kompromiss daži no precizitāti un atsaukšanu. Palielinot modeļa precizitāti, atsaukšana samazināsies un nepareizajā virzienā uz augšu. Tas var būt ņemot vērā to ir stingrāk atklāt visus faktiskos pozitīvos rezultātus, neizdarot papildus apmēram aizvietotājs pozitīvus rezultātus.
Vieglākais veids, kā jūs varat izdarīt izvēli pareizo precizitātes un atsaukšanas līdzsvaru konkrētai lietojumprogrammai, ir būs atkarīgs no lietotāja īpašajām vajadzībām. Kā piemērs, medicīniskās diagnostikas sistēmai parasti ir svarīgs pārmērīgs atsaukšanas apmērs, neskatoties uz to, ka tas apzīmē, ka tai varētu būt zemāka precizitāte, rezultātā svarīgāk ir izvairīties no no pozitīvas diagnozes nokavēšanas, vietā nepareizas pozitīvas diagnozes noteikšanas.
Parasti precizitātes un atsaukšanas kompromiss ir vissvarīgākais uzmanība, novērtējot mašīnmācīšanās modeļa veiktspēju. Izprotot kompromisu, varat vienkārši pieņemt apzinātus lēmumus attiecībā uz to, kā jūs varat vislabāk maksimāli izmantot modeli konkrētai lietojumprogrammai.
VII. Precizitātes un atsaukšanas kompromiss
Precizitāte un atsaukšana ir 2 svarīgi rādītāji mašīnmācīšanās modeļa veiktspējas mērīšanai. Precizitāte ir pozitīvo prognožu īpatsvars, kas patiesībā ir pareizas, savukārt atsaukšana ir atbilstoši prognozēto faktisko pozitīvo prognožu īpatsvars.
Precizitātes un atsaukšanas kompromiss ir mašīnmācības pamatjēdziens, kas apraksta saistību daži no tiem diviem rādītājiem. Parasti, palielinot modeļa precizitāti, samazināsies lai varētu atsaukšana un nepareizajā virzienā uz augšu.
Precīzas atsaukšanas kompromisam nešķiet esam universāla risinājuma. Optimālais noturība daži no tiem diviem rādītājiem mainīsies paļaujoties no konkrētās pakotnes. Kā piemērs, medicīniskās diagnostikas ierīce varētu papildus piešķirt prioritāti augstai precizitātei, savukārt surogātpasta filtrs varētu papildus izlemt augstu atsaukšanu.
Novērtējot mašīnmācīšanās modeļa veiktspēju, jums būs nepieciešams zināt precizitātes un atsaukšanas kompromisu. Maigi ņemot vērā savas pakotnes vēlmes, varat vienkārši pieņemt pārdomātus lēmumus attiecībā uz optimālo līdzsvaru daži no precizitāti un atsaukšanu.
Mērīšanas precizitāte
Precizitāte ir izmērs, cik nepārtraukti jūsu tips atbilstoši sagaida pozitīvo klasi. To aprēķina šādā veidā:
Precizitāte = tiešām neapšaubāmi / (tiešām neapšaubāmi + aizvietotājs neapšaubāmi)
Kā piemērs, gadījumā, ja jūsu tips atbilstoši sagaida, ka pacientam ir vairums vēža veidu 10 gadījumi no 10, tad lai varētu precizitāte ir%. Alternatīvi, gadījumā, ja jūsu tips nepareizi sagaida, ka pacientam ir vairums vēža veidu 5 gadījumi no 10, tad lai varētu precizitāte ir vienkārši%.
Precizitāte ir būtiska, rezultātā lai varētu apzīmē, cik iedomājams, ka jūsu tips atbilstoši identificēs pozitīvo klasi. Augsta precizitāte apzīmē, ka jūsu tips izcili varētu papildus izlemt pozitīvo klasi, savukārt zema precizitāte apzīmē, ka jūsu tips, iespējams, pieļaus kļūdas.
Ir izvēle formas, kā jūs varat cietināt modeļa precizitāti. Dažas izplatītas veidi pievieno:
- Ar ļoti daudz izglītojoša zināšanu
- Ar sarežģītāku modeli
- Modeļa hiperparametru regulēšana
Ievērojot šos padomus, varat cietināt modeļa precizitāti un paplašināt iespēju atbilstoši izlemt pozitīvo klasi.
IX. Precizitātes lietošana, lai jūs varētu uzlabotu savus modeļus
Precizitāte ir iedarbīgs rādītājs mašīnmācīšanās modeļu veiktspējas novērtēšanai. Izprotot, kā jūs varat cietināt precizitāti, varat padarīt savus modeļus precīzākus un noderīgākus. Šeit ir pāris informācija, kā jūs varat maksimāli izmantot precizitāti, lai jūs varētu uzlabotu savus modeļus.
- Sāciet ceļu izdomājot attiecībā uz kompromisu daži no precizitāti un atsaukšanu.
- Izmantojiet validācijas komplektu, lai jūs varētu novērtētu sava modeļa veiktspēju.
- Eksperimentējiet ceļu pārāk daudzskaitlīgiem hiperparametriem, lai jūs varētu atrastu savam modelim labākās vērtības.
- Pastāvīgi pārraugiet sava modeļa veiktspēju un, ja svarīgs, veiciet pielāgojumus.
Ievērojot šos padomus, varat cietināt mašīnmācīšanās modeļu precizitāti un padarīt tos efektīvākus jūsu organizācijai.
J: Kas ir precizitāte?
A: Precizitāte ir izmērs, cik tieši apmēram jūsu prognozes ir patiesajām vērtībām.
J: Kāpēc precizitāte ir būtiska?
A: Precizitāte ir būtiska, rezultātā lai varētu palīdz izvairīties no no kļūdaini pozitīviem rezultātiem.
J: Kā var cietināt precizitāti?
A: Ir izvēle formas, kā jūs varat cietināt precizitāti, tostarp:
- Ar ļoti daudz izglītojoša zināšanu
- Ar sarežģītāku modeli
- Modeļa hiperparametru regulēšana
J: Pastāvīgi sastopamās nepilnības, no kurām jāizvairās
A: Pastāv vairākas izplatītas nepilnības, no kurām jāizvairās, mēģinot cietināt precizitāti, tostarp:
- Pārmērīga modeļa pielāgošana
- Vienkārši pārāk sarežģīta modeļa lietošana
- Vienkārši pārāk agresīvi noregulējiet sava modeļa hiperparametrus
J: Precizitāte pretstatā atsaukšanu
A. Precizitāte un atsaukšana ir 2 svarīgi mašīnmācīšanās modeļu novērtēšanas rādītāji.
Precizitāte ir izmērs, cik ļoti daudz no jūsu modeļa prognozēm ir pareizas.
Atgādināšana ir izmērs, cik ļoti daudz patieso pozitīvo elementu atroda jūsu tips.
Precizitātes un atsaukšanas kompromiss ir kompromiss daži no precizitāti un atsaukšanu.
Palielinot modeļa precizitāti, atsaukšana samazināsies.
Palielinot modeļa atsaukšanu, precizitāte samazināsies.
J: Precizitātes un atsaukšanas kompromiss
A: Precizitātes un atsaukšanas kompromiss ir kompromiss daži no precizitāti un atsaukšanu.
Palielinot modeļa precizitāti, atsaukšana samazināsies.
Palielinot modeļa atsaukšanu, precizitāte samazināsies.
J: Mērīšanas precizitāte
A: Precizitāti mēra kā jūs varat patieso pozitīvo rezultātu skaitu, kas dalīts ceļu kopējo prognožu skaitu.
Precizitāte = TP / (TP + FP)
Kurā:
- TP ir patieso pozitīvo vērtību kolekcija
- FP ir aizvietotājs pozitīvu rezultātu kolekcija
J: Precizitātes lietošana modeļu pastiprināšanai
A: Precizitāti varētu papildus maksimāli izmantot, lai jūs varētu uzlabotu modeļus, kalpojot izvairīties no no kļūdaini pozitīviem rezultātiem.
Palielinot modeļa precizitāti, varat apgriezt modeļa sniegto nepareizo prognožu skaitu.
Tas patiesībā varētu cietināt veiktspēju un precizitāti.
0 Komentārs