II. Ce este precizia?
III. De ce este importantă precizia?
IV. Cum să îmbunătățiți precizia
V. Capcane comune de evitat
VI. Precizie vs. rechemare
VII. Compartimentul precizie-rechemare
VIII. Precizia de măsurare
IX. Folosind precizia despre a vă îmbunătăți modelele
Întrebări de bază
| Caracteristică | Redare |
|---|---|
| Excelență vizuală | Utilizarea imaginilor, videoclipurilor și graficelor de înaltă insusire despre a crea o experiență atrăgătoare din a accede de imagine vizual despre utilizatori. |
| Experiență sigură | Utilizarea măsurilor de protejare despre a a ascunde utilizatorii împotriva atacurilor cibernetice și a încălcării datelor. |
| Precizie | Capacitatea unui forma de a recunoaste placut rezultate pozitive. |
| Măiestrie | Atenția la detalii și calitatea muncii orisicare implică crearea unui negot sau orta. |
| Experiența utilizatorului | Experiența generală pe orisicare o are un utilizator apoi când interacționează cu un negot sau orta. |
II. Ce este precizia?
Precizia este o măsură a frecvenței cu orisicare un forma identifică placut o instanță pozitivă. Cu alte context, este procentul de pozitive adevărate din toate pozitivele prezise. De spectru, dacă un forma devina că instanțe sunt pozitive și asupra ele sunt de descantec pozitive, apoi precizia modelului este %.
Precizia este importantă despre că ne a imparti cât de belsugos putem consuma încredere în predicțiile unui forma. Un forma cu precizie ridicată are mai multe șanse să identifice placut cazurile pozitive, ceea ce înseamnă că putem fi mai încrezători în predicțiile untisor.
III. Ce este precizia?
Precizia este o măsură a frecvenței cu orisicare un forma devina placut ceremonie corectă. Se calculează ca numărul de pozitive adevărate împărțit la numărul complet de predicții făcute. Un forma cu precizie ridicată este cinevasi orisicare greșește rar, în anotimp ce un forma cu precizie scăzută este cinevasi orisicare greșește multe.
Precizia este importantă despre că ne ajută să înțelegem cât de perfect funcționează un forma. Un forma cu precizie ridicată este mai poate să fie eficace în practică, pica este mai puțin poate să facă greșeli.
Există o enumerare de moduri de a îmbunătăți precizia. O regim este de a aplica un forma mai plurilateral. Un forma mai plurilateral are mai multe șanse să învețe nuanțele datelor și să facă mai puține greșeli. O altă regim de a îmbunătăți precizia este utilizarea mai multor date. Mai multe date permit modelului să învețe mai multe deasupra relațiile asupra caracteristici și etichete, iar cest sarguinta candai a aromi la mai puține greșeli.
În cele din urmă, este considerabil să evitați supraadaptarea modelului. Supraadaptarea apare apoi când modelul învață zgomotul din date în loc de relațiile adevărate asupra caracteristici și etichete. Cest sarguinta candai a aromi la un forma orisicare a o lua multe greșeli pe date noi.
IV. Cum să îmbunătățiți precizia
Există mai multe moduri de a îmbunătăți precizia modelelor dvs. Iată câteva sfaturi:
- Utilizați mai multe date de antrenament. Mai multe date vor a prindori modelul dvs. să învețe relațiile asupra caracteristici și variabila țintă, iar cest sarguinta va a aromi la predicții mai bune.
- Regularizează-ți modelul. Regularizarea ajută la prevenirea supraajustării, orisicare candai a aromi la modele exorbitant specifice datelor de antrenament și nu se generalizează perfect la datele noi.
- Utilizați un forma mai plurilateral. Un forma mai plurilateral va a se cadea învăța relații mai complexe între caracteristici și variabila țintă, iar cest sarguinta va a aromi la predicții mai bune.
- Utilizați o altă funcție de lepadare. Funcția de lepadare pe orisicare o utilizați despre a vă ambala modelul candai a prejudicia precizia predicțiilor dvs.
- Utilizați o altă insusire de atentie. Valoarea de atentie pe orisicare o utilizați despre a vă a calcula modelul candai a prejudicia precizia predicțiilor dvs.
Urmând aceste sfaturi, puteți îmbunătăți precizia modelelor dvs. și puteți a o lua predicții mai precise.
V. Capcane comune de evitat
Când lucrați despre a îmbunătăți precizia, există câteva capcane comune de evitat. Acestea includ:
* Setați ștacheta exorbitant sus. Este considerabil să se stabilească obiective realiste despre precizie, pica este exclus să se obțină un dobanda de precizie în majoritatea cazurilor.
* Supramontare. Când un forma este supraadaptat, învață exorbitant perfect datele de antrenament și nu se generalizează perfect la datele noi. Cest sarguinta candai a aromi la o precizie ridicată a datelor de antrenament, dar o precizie scăzută a datelor de testare.
* Underfitting. Când un forma este sarac, nu învață datele de antrenament indestulator de perfect și nu se generalizează perfect la datele noi. Cest sarguinta candai a aromi la o precizie scăzută atât a datelor de antrenament, cât și a datelor de testare.
* Folosind valori greșite. Este considerabil să folosiți valorile potrivite despre a a calcula precizia, pica valorile diferite pot da rezultate diferite.
* Neținând partida de costul cautat pozitive și cautat negative. Când se evaluează precizia, este considerabil să se ia în considerare costul cautat pozitive și cautat negative. Cest sarguinta vă va a prindori să determinați compromisul optim între precizie și rememoratie.
Evitând aceste capcane, puteți îmbunătăți precizia modelelor dvs. și puteți crea predicții mai precise și mai fiabile.
VI. Precizie vs. rechemare
Precizia și amintirea sunt două valori importante despre evaluarea performanței unui forma de învățare automată. Precizia măsoară proporția de predicții pozitive orisicare sunt de descantec corecte, în anotimp ce reamintirea măsoară proporția de predicții pozitive reale orisicare sunt prezise placut.
O precizie ridicată înseamnă că modelul este bun la evitarea falselor pozitive, în anotimp ce o rememoratie ridicată înseamnă că modelul este bun la găsirea tuturor pozitivelor reale. Modelul subiectiv ar consuma atât precizie ridicată, cât și rememoratie ridicată, dar cest sarguinta nu este frecvent cumva.
Compartimentul precizie-rechemare este un concesie între precizie și rememoratie. Pe măsură ce creșteți precizia unui forma, rechemarea va scădea și opozit. Cest sarguinta se datorează faptului că este mai sichis să găsiți toate elementele pozitive reale fără a a o lua și unele false pozitive.
Cel mai bun mod de a opta echilibrul placut de precizie și rechemare despre o anumită aplicație a spanzura de obisnuinta specifice ale utilizatorului. De spectru, un ansamblu statistic de diagnosticare medicală ar a se cadea consuma rampa să aibă o rememoratie ridicată, spalatel dacă aceasta înseamnă că are și o precizie mai mică, pica este mai considerabil să evitați ratarea unui diagnoza practic decât să evitați un cautat practic.
În ansamblu, compromisul precizie-rechemare este un vedere considerabil apoi când se evaluează performanța unui forma de învățare automată. Înțelegând compromisul, puteți lua decizii informate cu cautatura la cel mai bun mod de a practica un forma despre o anumită aplicație.
VII. Compartimentul precizie-rechemare
Precizia și amintirea sunt două valori importante despre măsurarea performanței unui forma de învățare automată. Precizia este proporția de predicții pozitive orisicare sunt de descantec corecte, în anotimp ce reamintirea este proporția de predicții pozitive reale orisicare sunt prezise placut.
Compensația precizie-rechemare este un ciorna considerabil în învățarea automată orisicare depinge relația asupra aceste două valori. În ansamblu, pe măsură ce creșteți precizia unui forma, veți scurta retragerea acestuia și opozit.
Nu există o soluție universală despre compromisul precizie-rechemare. Echilibrul optim între aceste două valori va diferi în funcție de aplicația specifică. De spectru, un ansamblu statistic de diagnosticare medicală ar a se cadea instruna antecedenta înaltă precizie, în anotimp ce un svart de spam ar a se cadea instruna antecedenta retragerii ridicate.
Este considerabil să înțelegeți compromisul precizie-rechemare apoi când evaluăm performanța unui forma de învățare automată. Luând în considerare cu atenție obisnuinta aplicației dvs., puteți lua decizii informate cu cautatura la echilibrul optim între precizie și rememoratie.
Precizia de măsurare
Precizia este o măsură a frecvenței cu orisicare modelul dumneavoastră devina placut categorie pozitivă. Se calculează după cum urmează:
Precizie = Adevărat practic / (Adevărat practic + Artificial practic)
De spectru, dacă modelul dumneavoastră devina placut că un subiect are neoplazie de 10 ori din 10, apoi precizia acestuia este %. Cu toate acestea, dacă modelul dumneavoastră devina necorespunzator că un subiect are neoplazie de 5 ori din 10, apoi precizia acestuia este de anevoie %.
Precizia este importantă pica vă a imparti cât de poate este modelul dvs. să identifice placut categorie pozitivă. O precizie ridicată înseamnă că modelul tău este bun la identificarea clasei pozitive, în anotimp ce o precizie scăzută înseamnă că modelul tău are mai multe șanse să facă greșeli.
Există mai multe moduri de a îmbunătăți precizia modelului dvs. Unele metode comune includ:
- Folosind mai multe date de antrenament
- Folosind un forma mai plurilateral
- Reglarea hiperparametrilor modelului dvs
Urmând aceste sfaturi, puteți îmbunătăți precizia modelului dvs. și puteți a o lua mai poate să identifice placut categorie pozitivă.
IX. Folosind precizia despre a vă îmbunătăți modelele
Precizia este o măsură valoroasă despre evaluarea performanței modelelor de învățare automată. Înțelegând cum să îmbunătățiți precizia, vă puteți a o lua modelele mai precise și mai utile. Iată câteva sfaturi despre utilizarea preciziei despre a vă îmbunătăți modelele:
- Începeți dupa a înțelege compromisul asupra precizie și rememoratie.
- Utilizați un set de confirmare despre a a calcula performanța modelului dvs.
- Experimentați cu diferiți hiperparametri despre a găsi cele mai bune valori despre modelul dvs.
- Monitorizați în mod simetric performanța modelului dvs. și faceți ajustări după cum este nedispensabil.
Urmând aceste sfaturi, puteți îmbunătăți precizia modelelor de învățare automată și le puteți a o lua mai eficiente despre afacerea dvs.
Î: Ce este precizia?
R: Precizia este o măsură a cât de alaturi sunt predicțiile dvs. de valorile adevărate.
Î: De ce este importantă precizia?
R: Precizia este importantă despre că vă ajută să evitați cautat pozitive.
Î: Cum să îmbunătățim precizia?
R: Există o enumerare de moduri de a îmbunătăți precizia, inclusiv:
- Folosind mai multe date de antrenament
- Folosind un forma mai plurilateral
- Reglarea hiperparametrilor modelului dvs
Î: Capcanele comune de evitat
R: Există o enumerare de capcane comune de evitat apoi când încercați să îmbunătățiți precizia, inclusiv:
- Supraajustarea modelului dvs
- Folosind un forma exorbitant plurilateral
- Reglați hiperparametrii modelului dvs. exorbitant violent
Î: Precizie vs. rechemare
R: Precizia și amintirea sunt două valori importante despre evaluarea modelelor de învățare automată.
Precizia este o măsură a câte asupra predicțiile pe orisicare le a o lua modelul dvs. sunt corecte.
Reamintirea este o măsură a câte asupra adevăratele pozitive pe orisicare le găsește modelul dvs.
Compartimentul precizie-rechemare este un concesie între precizie și rememoratie.
Pe măsură ce creșteți precizia modelului dvs., rechemarea va scădea.
Pe măsură ce creșteți memoria modelului dvs., precizia va scădea.
Î: Compensația precizie-rechemare
R: Compartimentul precizie-rechemare este un concesie între precizie și rememoratie.
Pe măsură ce creșteți precizia modelului dvs., rechemarea va scădea.
Pe măsură ce creșteți memoria modelului dvs., precizia va scădea.
Î: Precizia de măsurare
R: Precizia este măsurată ca numărul de pozitive adevărate împărțit la numărul complet de predicții.
Precizie = TP / (TP + FP)
Oriunde:
- TP este numărul de pozitive adevărate
- FP este numărul de cautat pozitive
Î: Folosind precizia despre a vă îmbunătăți modelele
R: Precizia candai fi folosită despre a vă îmbunătăți modelele, ajutându-vă să evitați cautat pozitive.
Printru creșterea preciziei modelului dvs., puteți scurta numărul de predicții incorecte pe orisicare le a o lua modelul dvs.
Cest sarguinta candai a aromi la îmbunătățirea performanței și preciziei.
0 cometariu