Bir makine öğrenimi modelinin uygun şekilde eğitilip eğitilmediğini belirlemek, model geliştirme sürecinin kritik bir yönüdür. Doğruluk, bir modelin performansının değerlendirilmesinde önemli bir ölçüt (hatta önemli bir ölçüt) olsa da, iyi eğitilmiş bir modelin tek göstergesi değildir. %90'ın üzerinde bir doğruluğa ulaşmak, tüm makine öğrenimi görevleri için evrensel bir eşik değildir. Kabul edilebilir doğruluk düzeyi, ele alınan spesifik soruna bağlı olarak değişebilir.
Doğruluk, modelin yapılan tüm tahminlerden ne sıklıkla doğru tahminlerde bulunduğunun bir ölçüsüdür. Doğru tahmin sayısının toplam tahmin sayısına bölünmesiyle hesaplanır. Bununla birlikte, özellikle veri kümesinin dengesiz olduğu durumlarda, doğruluk tek başına modelin performansının tam bir resmini sağlayamayabilir; bu, her sınıfın örnek sayısında önemli bir fark olduğu anlamına gelir.
Doğruluğun yanı sıra hassasiyet, geri çağırma ve F1 puanı gibi diğer değerlendirme ölçümleri de bir makine öğrenimi modelinin performansını değerlendirmek için yaygın olarak kullanılır. Kesinlik, tüm olumlu tahminler içindeki gerçek olumlu tahminlerin oranını ölçerken, hatırlama, tüm gerçek olumlu tahminler içindeki gerçek olumlu tahminlerin oranını hesaplar. F1 puanı, kesinlik ve hatırlamanın harmonik ortalamasıdır ve iki ölçüm arasında bir denge sağlar.
Bir modelin uygun şekilde eğitilip eğitilmediğini belirlerken, eldeki problemin özel gereksinimlerini dikkate almak önemlidir. Örneğin, tıbbi bir teşhis görevinde yüksek doğruluk elde etmek, doğru tahminler sağlamak ve yanlış teşhislerden kaçınmak için çok önemlidir. Öte yandan, bir sahtekarlık tespit senaryosunda, bazı hatalı pozitif sonuçlar pahasına bile olsa, mümkün olduğu kadar çok sayıda hileli vakanın yakalanması için yüksek hatırlama daha önemli olabilir.
Ayrıca, bir modelin performansı yalnızca eğitim verileri üzerinde değil aynı zamanda genelleme yeteneklerini değerlendirmek için ayrı bir doğrulama veri seti üzerinde de değerlendirilmelidir. Bir modelin eğitim verilerinde iyi performans gösterdiği, ancak görünmeyen verilerde zayıf performans gösterdiği aşırı uyum, doğrulama ölçümleri aracılığıyla tespit edilebilir. Çapraz doğrulama gibi teknikler aşırı uyumun azaltılmasına yardımcı olabilir ve modelin performansının daha sağlam bir şekilde değerlendirilmesini sağlayabilir.
Doğruluk, bir modelin performansının önemli bir göstergesi olsa da, hassasiyet, geri çağırma ve F1 puanı gibi diğer ölçümlerin yanı sıra sorun alanının özel gereksinimlerinin de dikkate alınması önemlidir. Doğruluk için evrensel olarak geçerli olan sabit bir eşik yoktur ve bir modelin değerlendirilmesi, gerçek dünya uygulamalarında etkinliğini sağlamak için çeşitli ölçümler ve doğrulama teknikleri dikkate alınarak kapsamlı olmalıdır.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi:
- Metin okuma (TTS) nedir ve yapay zeka ile nasıl çalışır?
- Makine öğreniminde büyük veri kümeleriyle çalışmanın sınırlamaları nelerdir?
- Makine öğrenimi diyalojik yardım sağlayabilir mi?
- TensorFlow oyun alanı nedir?
- Daha büyük bir veri kümesi aslında ne anlama geliyor?
- Algoritmanın hiper parametrelerinin bazı örnekleri nelerdir?
- Ensamble öğrenme nedir?
- Seçilen makine öğrenimi algoritması uygun değilse ya doğru olanı seçeceğimizden nasıl emin olabiliriz?
- Bir makine öğrenimi modelinin eğitimi sırasında denetime ihtiyacı var mı?
- Sinir ağı tabanlı algoritmalarda kullanılan anahtar parametreler nelerdir?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning'de daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin
Daha fazla soru ve cevap:
- Alan: Yapay Zeka
- Program: EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi (sertifikasyon programına git)
- Ders: Giriş (ilgili derse git)
- Konu: Makine öğrenimi nedir (ilgili konuya git)