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So vermeiden Sie, dass die Modellleistung bei großen Datensätzen unterschätzt wird
So vermeiden Sie, dass die Modellleistung bei großen Datensätzen unterschätzt wird
Eine Unterschätzung der Modellleistung bei großen Datensätzen kann zu falschen Entscheidungen führen. Wenn das Modell in tatsächlichen Anwendungen eine schlechte Leistung erbringt, kann dies zu Verschwendung und Ressourcenverlust führen. Darüber hinaus kann eine Unterschätzung der Modellleistung zu einer Fehlinterpretation des Datensatzes führen, was sich auf die nachfolgende Datenanalyse und Entscheidungsfindung auswirkt. Daher ist eine genaue Bewertung der Modellleistung von entscheidender Bedeutung, um eine korrekte Entscheidungsfindung und Datenanalyse sicherzustellen.
Die Unterschätzung der Modellleistung bei großen Datenmengen ist ein häufiges Problem, kann aber gelöst werden durch:
1. Kreuzvalidierung
Die Kreuzvalidierungstechnik ist eine Technik zur Bewertung der Modellleistung von Methoden. Der Datensatz wird in mehrere Teile aufgeteilt, ein Teil wird für das Training und der Rest für Tests verwendet. Durch mehrfaches Training und Testen kann eine genauere Bewertung der Modellleistung erzielt werden. Diese Methode kann das Risiko einer Über- und Unteranpassung verringern und die Generalisierungsfähigkeit des Modells verbessern.
2. Erhöhen Sie die Größe des Datensatzes.
Durch Erhöhen der Größe des Datensatzes kann die Modellleistung besser bewertet werden. Ein größerer Datensatz bietet mehr Informationen und mehr Variation und ermöglicht so eine bessere Bewertung der Modellleistung.
3. Verwenden Sie mehrere Bewertungsindikatoren
Die Verwendung mehrerer Bewertungsindikatoren kann dazu beitragen, die Leistung des Modells umfassender zu bewerten. Beispielsweise kann die Modellleistung anhand von Metriken wie Genauigkeit, Präzision und Rückruf bewertet werden.
4. Verwenden Sie verschiedene Modelle
Die Verwendung verschiedener Modelle kann dabei helfen, zu bewerten, welche Modelle bei großen Datenmengen am besten funktionieren. Der Vergleich der Leistung verschiedener Modelle kann bei der Auswahl des optimalen Modells hilfreich sein.
5. Nutzen Sie Ensemble-Lernen
Der Einsatz von Ensemble-Lerntechnologie kann zur Verbesserung der Modellleistung beitragen. Ensemble-Lernen kombiniert mehrere Modelle, um eine bessere Leistung zu erzielen.
Dann schauen wir uns die Unterschätzung von Modellleistungsmetriken bei großen Datensätzen an.
Zur Unterschätzung von Modellleistungsindikatoren bei großen Datenmengen gehören:
1. Genauigkeit
Genauigkeit bezieht sich auf das Verhältnis der Anzahl der vom Modell korrekt vorhergesagten Stichproben zur Gesamtzahl der Stichproben. Bei großen Datensätzen kann die Genauigkeit durch Klassenungleichgewichte und Rauschen beeinträchtigt werden und muss daher sorgfältig bewertet werden.
2. Genauigkeit
Die Genauigkeit bezieht sich auf das Verhältnis der Anzahl der Proben, die tatsächlich positive Kategorien sind, unter den vom Modell als positive Kategorien vorhergesagten Proben, zur Anzahl der als positive Kategorien vorhergesagten Proben. Genauigkeit gilt für Klassifizierungsaufgaben.
3. Rückrufrate
Die Rückrufrate bezieht sich auf das Verhältnis der Anzahl der vom Modell als positive Kategorie vorhergesagten Proben zur Gesamtzahl der positiven Kategorieproben unter den Proben, die wirklich positive Kategorien sind. Recall eignet sich für Klassifizierungsaufgaben.
4.F1-Wert
F1-Wert ist das harmonische Mittel von Präzision und Erinnerung, das die Genauigkeit und Erinnerung des Modells umfassend berücksichtigen kann.
5.AUC-ROC
AUC-ROC bezieht sich auf die Fläche unter der ROC-Kurve und kann zur Bewertung der Leistung eines binären Klassifizierungsmodells verwendet werden.
6. Mittlerer absoluter Fehler (MAE)
MAE bezieht sich auf den Durchschnitt der absoluten Fehler zwischen den vorhergesagten Ergebnissen und den wahren Ergebnissen und eignet sich für Regressionsaufgaben.
7. Mittlerer quadratischer Fehler (MSE)
MSE bezieht sich auf den Durchschnitt der quadrierten Fehler zwischen den vorhergesagten Ergebnissen und den wahren Ergebnissen und eignet sich für Regressionsaufgaben.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo vermeiden Sie, dass die Modellleistung bei großen Datensätzen unterschätzt wird. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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15 empfohlene kostenlose Open-Source-Bildanmerkungstools
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Bei der Bildanmerkung handelt es sich um das Verknüpfen von Beschriftungen oder beschreibenden Informationen mit Bildern, um dem Bildinhalt eine tiefere Bedeutung und Erklärung zu verleihen. Dieser Prozess ist entscheidend für maschinelles Lernen, das dabei hilft, Sehmodelle zu trainieren, um einzelne Elemente in Bildern genauer zu identifizieren. Durch das Hinzufügen von Anmerkungen zu Bildern kann der Computer die Semantik und den Kontext hinter den Bildern verstehen und so den Bildinhalt besser verstehen und analysieren. Die Bildanmerkung hat ein breites Anwendungsspektrum und deckt viele Bereiche ab, z. B. Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Diagramm-Vision-Modelle. Sie verfügt über ein breites Anwendungsspektrum, z. B. zur Unterstützung von Fahrzeugen bei der Identifizierung von Hindernissen auf der Straße und bei der Erkennung und Diagnose von Krankheiten durch medizinische Bilderkennung. In diesem Artikel werden hauptsächlich einige bessere Open-Source- und kostenlose Bildanmerkungstools empfohlen. 1.Makesens
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In den Bereichen maschinelles Lernen und Datenwissenschaft stand die Interpretierbarkeit von Modellen schon immer im Fokus von Forschern und Praktikern. Mit der weit verbreiteten Anwendung komplexer Modelle wie Deep Learning und Ensemble-Methoden ist das Verständnis des Entscheidungsprozesses des Modells besonders wichtig geworden. Explainable AI|XAI trägt dazu bei, Vertrauen in maschinelle Lernmodelle aufzubauen, indem es die Transparenz des Modells erhöht. Eine Verbesserung der Modelltransparenz kann durch Methoden wie den weit verbreiteten Einsatz mehrerer komplexer Modelle sowie der Entscheidungsprozesse zur Erläuterung der Modelle erreicht werden. Zu diesen Methoden gehören die Analyse der Merkmalsbedeutung, die Schätzung des Modellvorhersageintervalls, lokale Interpretierbarkeitsalgorithmen usw. Die Merkmalswichtigkeitsanalyse kann den Entscheidungsprozess des Modells erklären, indem sie den Grad des Einflusses des Modells auf die Eingabemerkmale bewertet. Schätzung des Modellvorhersageintervalls
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In diesem Artikel wird vorgestellt, wie Überanpassung und Unteranpassung in Modellen für maschinelles Lernen mithilfe von Lernkurven effektiv identifiziert werden können. Unteranpassung und Überanpassung 1. Überanpassung Wenn ein Modell mit den Daten übertrainiert ist, sodass es daraus Rauschen lernt, spricht man von einer Überanpassung des Modells. Ein überangepasstes Modell lernt jedes Beispiel so perfekt, dass es ein unsichtbares/neues Beispiel falsch klassifiziert. Für ein überangepasstes Modell erhalten wir einen perfekten/nahezu perfekten Trainingssatzwert und einen schrecklichen Validierungssatz-/Testwert. Leicht geändert: „Ursache der Überanpassung: Verwenden Sie ein komplexes Modell, um ein einfaches Problem zu lösen und Rauschen aus den Daten zu extrahieren. Weil ein kleiner Datensatz als Trainingssatz möglicherweise nicht die korrekte Darstellung aller Daten darstellt. 2. Unteranpassung Heru.“
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Laienhaft ausgedrückt ist ein Modell für maschinelles Lernen eine mathematische Funktion, die Eingabedaten einer vorhergesagten Ausgabe zuordnet. Genauer gesagt ist ein Modell für maschinelles Lernen eine mathematische Funktion, die Modellparameter anpasst, indem sie aus Trainingsdaten lernt, um den Fehler zwischen der vorhergesagten Ausgabe und der wahren Bezeichnung zu minimieren. Beim maschinellen Lernen gibt es viele Modelle, z. B. logistische Regressionsmodelle, Entscheidungsbaummodelle, Support-Vektor-Maschinenmodelle usw. Jedes Modell verfügt über seine anwendbaren Datentypen und Problemtypen. Gleichzeitig gibt es viele Gemeinsamkeiten zwischen verschiedenen Modellen oder es gibt einen verborgenen Weg für die Modellentwicklung. Am Beispiel des konnektionistischen Perzeptrons können wir es durch Erhöhen der Anzahl verborgener Schichten des Perzeptrons in ein tiefes neuronales Netzwerk umwandeln. Wenn dem Perzeptron eine Kernelfunktion hinzugefügt wird, kann es in eine SVM umgewandelt werden. Dieses hier
Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz in der Weltraumforschung und der Siedlungstechnik
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