|
Mashinali o’qitishda sinflashtirish masalalari
|
| bet | 5/8 | | Sana | 15.05.2024 | | Hajmi | 64,62 Kb. | | #233860 |
ROC egri chizig'i va AUC: Qabul qiluvchining ishlash xarakteristikasi (ROC) egri chizig'i klassifikatorning qaror funktsiyasining turli chegara qiymatlari uchun noto'g'ri musbat stavkaga (1-o'ziga xoslik) nisbatan haqiqiy ijobiy tezlik (esga olish) grafigi. Egri chiziq ostidagi maydon (AUC) 0,5 (tasodifiy taxmin) dan 1 (mukammal tasnif) gacha bo'lgan qiymatlar bilan klassifikatorning umumiy ish faoliyatini o'lchaydi.
O'zaro tekshirish: modelning ishlashini yanada ishonchli baholash uchun ma'lumotlarni bir nechta burmalarga ajratadigan va boshqalarda sinovdan o'tkazayotganda modelni har bir burmada o'rgatuvchi usul.
Muayyan muammo va talablar asosida tegishli baholash ko'rsatkichlarini tanlash va mustaqil test ma'lumotlari bo'yicha modelni baholash orqali ortiqcha moslashishni oldini olish muhimdir.
1.9.4 Sinflashtirish masalasi uchun logistic va softmax regressiya funksiyalaridan foydalanish samaradorlikni baholash usullari.
Tasniflashning xususiyatlari
Bu erda tasniflashning xususiyatlari keltirilgan:
Kategorik maqsadli o'zgaruvchi: Tasniflash diskret sinflar yoki teglarni ifodalovchi kategorik maqsadli o'zgaruvchilarni bashorat qilish bilan shug'ullanadi. Masalan, elektron pochta xabarlarini spam yoki spam emas deb tasniflash, bemorda yurak xastaligi xavfi yuqori yoki yo'qligini bashorat qilish yoki tasvir ob'ektlarini aniqlash kiradi.
Aniqlik va xatolik darajasi: Tasniflash modellari ma'lumotlar nuqtalarini to'g'ri tasniflash qobiliyatiga qarab baholanadi. Umumiy ko'rsatkichlarga aniqlik, aniqlik, eslab qolish va F1 ball kiradi.
Modelning murakkabligi: Tasniflash modellari oddiy chiziqli klassifikatorlardan murakkabroq nochiziqli modellargacha. Modelning murakkabligini tanlash kirish xususiyatlari va maqsadli o'zgaruvchi o'rtasidagi munosabatlarning murakkabligiga bog'liq.
Overfitting va underfitting: Tasniflash modellari haddan tashqari o'rnatish va moslashishga moyil. Model o'quv ma'lumotlarini juda yaxshi o'rgansa va yangi ma'lumotlarni umumlashtirmasa, haddan tashqari moslashish sodir bo'ladi.
|
| |
