Å avgjøre om en maskinlæringsmodell er riktig opplært er et kritisk aspekt av modellutviklingsprosessen. Selv om nøyaktighet er en viktig beregning (eller til og med en nøkkelberegning) for å evaluere ytelsen til en modell, er det ikke den eneste indikatoren på en godt trent modell. Å oppnå en nøyaktighet over 90 % er ikke en universell terskel for alle maskinlæringsoppgaver. Det akseptable nivået av nøyaktighet kan variere avhengig av det spesifikke problemet som tas opp.
Nøyaktighet er et mål på hvor ofte modellen gjør korrekte spådommer ut av alle spådommer som er gjort. Det beregnes som antall korrekte spådommer delt på det totale antallet spådommer. Imidlertid kan nøyaktighet alene ikke gi et fullstendig bilde av en modells ytelse, spesielt i tilfeller der datasettet er ubalansert, noe som betyr at det er en betydelig forskjell i antall forekomster av hver klasse.
I tillegg til nøyaktighet, brukes ofte andre evalueringsmålinger som presisjon, tilbakekalling og F1-score for å vurdere ytelsen til en maskinlæringsmodell. Presisjon måler andelen sanne positive spådommer av alle positive spådommer, mens tilbakekalling beregner andelen sanne positive spådommer av alle faktiske positive. F1-poengsummen er det harmoniske gjennomsnittet av presisjon og gjenkalling og gir en balanse mellom de to metrikkene.
Det er viktig å vurdere de spesifikke kravene til det aktuelle problemet når man skal avgjøre om en modell er riktig opplært. For eksempel, i en medisinsk diagnoseoppgave, er det avgjørende å oppnå høy nøyaktighet for å sikre nøyaktige spådommer og unngå feildiagnoser. På den annen side, i et svindeloppdagelsesscenario, kan høy tilbakekalling være viktigere for å fange opp så mange svindelsaker som mulig, selv på bekostning av noen falske positiver.
Videre bør ytelsen til en modell evalueres ikke bare på treningsdataene, men også på et eget valideringsdatasett for å vurdere dens generaliseringsevne. Overtilpasning, der en modell gir gode resultater på treningsdata, men dårlig på usett data, kan oppdages gjennom valideringsberegninger. Teknikker som kryssvalidering kan bidra til å redusere overtilpasning og gi en mer robust evaluering av modellens ytelse.
Mens nøyaktighet er en nøkkelindikator for en modells ytelse, er det viktig å vurdere andre beregninger som presisjon, tilbakekalling og F1-poengsum, samt de spesifikke kravene til problemdomenet. Det er ingen fast terskel for nøyaktighet som gjelder universelt, og evalueringen av en modell bør være omfattende, ta hensyn til ulike beregninger og valideringsteknikker for å sikre effektiviteten i virkelige applikasjoner.
Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Hva er tekst til tale (TTS) og hvordan fungerer det med AI?
- Hva er begrensningene ved å jobbe med store datasett i maskinlæring?
- Kan maskinlæring hjelpe til med dialog?
- Hva er TensorFlow-lekeplassen?
- Hva betyr egentlig et større datasett?
- Hva er noen eksempler på algoritmens hyperparametre?
- Hva er ensamble learning?
- Hva om en valgt maskinlæringsalgoritme ikke er egnet, og hvordan kan man sørge for å velge den riktige?
- Trenger en maskinlæringsmodell veiledning under opplæringen?
- Hva er nøkkelparametrene som brukes i nevrale nettverksbaserte algoritmer?
Se flere spørsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning