So wählen Sie das beste Modell im maschinellen Lernen aus

1. Wie wähle ich das richtige Datenmodell aus?
2. Wie bewerten Sie das beste Modell??
3. Was wählt ein Modell für maschinelles Lernen aus??

Wie wähle ich das richtige Datenmodell aus?

Vier Aspekte können verwendet werden, um ein Modell auszuwählen: Datentypen und Format; Paradigma oder Domäne lernen; Problemtyp; Anwendungsfallbeispiele. Die Verwendung dieser Aspekte zur Auswahl geeigneter Algorithmen reduziert die Auswahl auf eine kleine Gruppe und häufig auf eine einzige.

Wie bewerten Sie das beste Modell??

Die drei Hauptmetriken zur Bewertung eines Klassifizierungsmodells sind Genauigkeit, Präzision und Rückruf. Die Genauigkeit ist definiert als der Prozentsatz der korrekten Vorhersagen für die Testdaten. Es kann leicht berechnet werden, indem die Anzahl der korrekten Vorhersagen durch die Anzahl der Gesamtvorhersagen geteilt wird.

Was wählt ein Modell für maschinelles Lernen aus??

Die Modellauswahl bezieht sich auf die Prozesse der Auswahl des Modells, das sich am besten verallgemeinert. Trainings- und Validierungssätze werden verwendet, um unsichtbare Daten zu simulieren. Überanpassung tritt auf, wenn unser Modell in unserem Trainingsdatensatz gut abschneidet, aber schlecht verallgemeinert.