Bepalen of een machine learning-model goed is getraind, is een cruciaal aspect van het modelontwikkelingsproces. Hoewel nauwkeurigheid een belangrijke maatstaf (of zelfs een belangrijke maatstaf) is bij het evalueren van de prestaties van een model, is het niet de enige indicator van een goed getraind model. Het bereiken van een nauwkeurigheid van meer dan 90% is geen universele drempel voor alle machine learning-taken. Het aanvaardbare nauwkeurigheidsniveau kan variëren, afhankelijk van het specifieke probleem dat wordt aangepakt.
Nauwkeurigheid is een maatstaf voor hoe vaak het model correcte voorspellingen doet op basis van alle gemaakte voorspellingen. Het wordt berekend als het aantal correcte voorspellingen gedeeld door het totale aantal voorspellingen. Nauwkeurigheid alleen geeft echter mogelijk geen volledig beeld van de prestaties van een model, vooral in gevallen waarin de dataset onevenwichtig is, wat betekent dat er een aanzienlijk verschil is in het aantal instanties van elke klasse.
Naast nauwkeurigheid worden vaak ook andere evaluatiestatistieken, zoals precisie, herinnering en F1-score, gebruikt om de prestaties van een machine learning-model te beoordelen. Precisie meet het aandeel echt positieve voorspellingen uit alle positieve voorspellingen, terwijl Recall het aandeel echt positieve voorspellingen berekent uit alle daadwerkelijk positieve voorspellingen. De F1-score is het harmonische gemiddelde van precisie en herinnering en biedt een balans tussen de twee statistieken.
Het is essentieel om rekening te houden met de specifieke vereisten van het probleem bij het bepalen of een model op de juiste manier is getraind. Bij een medische diagnosetaak is het bereiken van een hoge nauwkeurigheid bijvoorbeeld van cruciaal belang om nauwkeurige voorspellingen te garanderen en verkeerde diagnoses te voorkomen. Aan de andere kant kan in een fraudedetectiescenario een hoge terugroepactie belangrijker zijn om zoveel mogelijk frauduleuze gevallen vast te leggen, zelfs ten koste van enkele valse positieven.
Bovendien moeten de prestaties van een model niet alleen worden geëvalueerd op basis van de trainingsgegevens, maar ook op basis van een afzonderlijke validatiedataset om de generalisatiemogelijkheden ervan te beoordelen. Overfitting, waarbij een model goed presteert op de trainingsgegevens maar slecht op onzichtbare gegevens, kan worden gedetecteerd via validatiestatistieken. Technieken zoals kruisvalidatie kunnen overfitting helpen verminderen en een robuustere evaluatie van de prestaties van het model opleveren.
Hoewel nauwkeurigheid een sleutelindicator is voor de prestaties van een model, is het essentieel om rekening te houden met andere maatstaven zoals precisie, herinnering en F1-score, evenals met de specifieke vereisten van het probleemdomein. Er is geen vaste drempel voor nauwkeurigheid die universeel geldt, en de evaluatie van een model moet alomvattend zijn, rekening houdend met verschillende metrieken en validatietechnieken om de effectiviteit ervan in toepassingen in de echte wereld te garanderen.
Andere recente vragen en antwoorden over EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is tekst-naar-spraak (TTS) en hoe werkt het met AI?
- Wat zijn de beperkingen bij het werken met grote datasets in machine learning?
- Kan machinaal leren enige dialogische hulp bieden?
- Wat is de TensorFlow-speeltuin?
- Wat betekent een grotere dataset eigenlijk?
- Wat zijn enkele voorbeelden van de hyperparameters van algoritmen?
- Wat is samenvattend leren?
- Wat als een gekozen machine learning-algoritme niet geschikt is en hoe kun je ervoor zorgen dat je het juiste selecteert?
- Heeft een machine learning-model toezicht nodig tijdens de training?
- Wat zijn de belangrijkste parameters die worden gebruikt in op neurale netwerken gebaseerde algoritmen?
Bekijk meer vragen en antwoorden in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning