Ang pagtukoy kung ang isang machine learning model ay wastong sinanay ay isang kritikal na aspeto ng proseso ng pagbuo ng modelo. Bagama't ang katumpakan ay isang mahalagang sukatan (o kahit isang pangunahing sukatan) sa pagsusuri sa pagganap ng isang modelo, hindi ito ang tanging tagapagpahiwatig ng isang mahusay na sinanay na modelo. Ang pagkamit ng katumpakan na higit sa 90% ay hindi isang unibersal na threshold para sa lahat ng mga gawain sa machine learning. Ang katanggap-tanggap na antas ng katumpakan ay maaaring mag-iba depende sa partikular na problemang tinutugunan.
Ang katumpakan ay isang sukatan kung gaano kadalas gumagawa ang modelo ng mga tamang hula sa lahat ng ginawang hula. Ito ay kinakalkula bilang ang bilang ng mga tamang hula na hinati sa kabuuang bilang ng mga hula. Gayunpaman, ang katumpakan lamang ay maaaring hindi magbigay ng kumpletong larawan ng pagganap ng isang modelo, lalo na sa mga kaso kung saan ang dataset ay hindi balanse, ibig sabihin ay may malaking pagkakaiba sa bilang ng mga pagkakataon ng bawat klase.
Bilang karagdagan sa katumpakan, karaniwang ginagamit ang iba pang sukatan ng pagsusuri gaya ng precision, recall, at F1 na marka upang masuri ang performance ng isang machine learning model. Sinusukat ng katumpakan ang proporsyon ng mga tunay na positibong hula sa lahat ng positibong hula, habang ang recall ay kinakalkula ang proporsyon ng mga tunay na positibong hula sa lahat ng aktwal na positibo. Ang F1 score ay ang harmonic mean ng precision at recall at nagbibigay ng balanse sa pagitan ng dalawang sukatan.
Mahalagang isaalang-alang ang mga partikular na pangangailangan ng problema sa pagtukoy kung ang isang modelo ay wastong sinanay. Halimbawa, sa isang gawaing medikal na pagsusuri, ang pagkamit ng mataas na katumpakan ay mahalaga upang matiyak ang mga tumpak na hula at maiwasan ang mga maling pagsusuri. Sa kabilang banda, sa isang senaryo ng pagtuklas ng panloloko, maaaring mas mahalaga ang mataas na recall upang makuha ang pinakamaraming kaso ng panloloko hangga't maaari, kahit na sa halaga ng ilang maling positibo.
Higit pa rito, ang pagganap ng isang modelo ay dapat na masuri hindi lamang sa data ng pagsasanay kundi pati na rin sa isang hiwalay na dataset ng pagpapatunay upang masuri ang mga kakayahan sa pangkalahatan nito. Ang overfitting, kung saan mahusay na gumaganap ang isang modelo sa data ng pagsasanay ngunit hindi maganda sa hindi nakikitang data, ay maaaring matukoy sa pamamagitan ng mga sukatan ng pagpapatunay. Ang mga diskarte tulad ng cross-validation ay maaaring makatulong na mabawasan ang overfitting at magbigay ng mas matatag na pagsusuri sa pagganap ng modelo.
Bagama't ang katumpakan ay isang pangunahing tagapagpahiwatig ng pagganap ng isang modelo, mahalagang isaalang-alang ang iba pang mga sukatan tulad ng katumpakan, pag-recall, at marka ng F1, pati na rin ang mga partikular na kinakailangan ng domain ng problema. Walang nakapirming threshold para sa katumpakan na nalalapat sa pangkalahatan, at ang pagsusuri ng isang modelo ay dapat na komprehensibo, na isinasaalang-alang ang iba't ibang sukatan at mga diskarte sa pagpapatunay upang matiyak ang pagiging epektibo nito sa mga real-world na aplikasyon.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ano ang text to speech (TTS) at kung paano ito gumagana sa AI?
- Ano ang mga limitasyon sa pagtatrabaho sa malalaking dataset sa machine learning?
- Magagawa ba ng machine learning ang ilang dialogic na tulong?
- Ano ang TensorFlow playground?
- Ano ba talaga ang ibig sabihin ng mas malaking dataset?
- Ano ang ilang halimbawa ng mga hyperparameter ng algorithm?
- Ano ang pag-aaral ng ensemble?
- Paano kung ang napiling machine learning algorithm ay hindi angkop at paano makasigurado na piliin ang tama?
- Kailangan ba ng isang machine learning model ang pangangasiwa sa panahon ng pagsasanay nito?
- Ano ang mga pangunahing parameter na ginagamit sa mga algorithm na nakabatay sa neural network?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning