Petua Penilaian Model Pembelajaran Mesin dalam Python

Pembelajaran mesin adalah bidang yang kompleks yang merangkumi banyak teknologi dan kaedah Ia memerlukan pengesanan dan penilaian yang kerap terhadap prestasi model apabila menyelesaikan masalah praktikal. Teknik penilaian model pembelajaran mesin merupakan kemahiran yang sangat penting dalam Python kerana ia membantu pembangun menentukan masa model boleh dipercayai dan cara ia berprestasi pada set data tertentu.

Berikut ialah beberapa teknik penilaian model pembelajaran mesin biasa dalam Python:

1. Pengesahan silang

Pengesahan silang ialah teknik statistik, Selalunya digunakan untuk menilai prestasi algoritma pembelajaran mesin. Sebelum set data dibahagikan kepada set latihan dan ujian, set data dibahagikan kepada beberapa lipatan, dan setiap lipatan digunakan secara bergilir-gilir untuk latihan dan ujian model. Kaedah ini boleh digunakan dalam tugas seperti tugas klasifikasi spam atau meramalkan harga saham.

2. Matriks Kekeliruan

Matriks kekeliruan ialah teknik yang digunakan untuk menggambarkan prestasi model pengelasan binari. Ia menunjukkan berapa banyak positif benar, negatif palsu, dan negatif benar dan positif palsu. Menggunakan matriks kekeliruan boleh membantu pembangun menilai prestasi sistem klasifikasi dan ralatnya.

3. Keluk ROC

Keluk ROC ialah teknik untuk menggambarkan kadar positif sebenar dan kadar positif palsu pengelas. Ia menunjukkan prestasi pengelas apabila ambang berubah dan boleh digunakan untuk membandingkan prestasi model yang berbeza.

4. Ketepatan dan Panggilan Semula

Ketepatan dan Panggilan Semula ialah dua petunjuk untuk menilai prestasi sistem pengelasan. Ketepatan ialah perkadaran sampel positif benar di antara semua sampel yang disahkan positif, dan Recall ialah perkadaran semua sampel positif benar yang dikesan.

5. R-square

R-square ialah metrik yang digunakan untuk menilai model regresi linear. Ia menunjukkan sejauh mana model regresi linear sesuai dengan nilai sebenar. R-square hampir 1 bermakna model ramalan menerangkan nilai sebenar dengan baik, manakala R-square hampir 0 bermakna model mempunyai keupayaan penjelasan yang lemah.

Ringkasnya, petua penilaian model pembelajaran mesin dalam Python ini boleh membantu pembangun menentukan model terbaik dan cara ia digunakan pada set data tertentu. Petua ini boleh membantu pembangun mengelakkan risiko model terlampau kemas dan memudahkan model untuk mencapai hasil yang optimum.

Atas ialah kandungan terperinci Petua Penilaian Model Pembelajaran Mesin dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!