ارزیابی مدل (Model Evaluation) فرآیند کمیسازی عملکرد یک مدل یادگیری ماشین است. این فرآیند برای انتخاب بهترین مدل برای یک مسئله خاص و درک اینکه مدل چقدر در دنیای واقعی خوب عمل خواهد کرد، حیاتی است. معیارهای مختلفی مانند دقت، صحت، F1-score و AUC برای این منظور استفاده میشوند. اعتبارسنجی متقابل یک روش استاندارد طلایی در ارزیابی مدل است، زیرا با ارزیابی مدل بر روی چندین زیرمجموعه از دادهها، تخمینی پایدارتر و قابل اعتمادتر از عملکرد واقعی مدل ارائه میدهد و تأثیر شانس در انتخاب یک مجموعه آزمون خاص را به حداقل میرساند. این امر به ساخت مدلهای قویتر و قابل اعتمادتر کمک شایانی میکند.
آیا تا به حال برایتان پیش آمده که یک مدل یادگیری ماشین بسازید که در دادههای آزمایشی شما عملکرد درخشانی داشته باشد اما در مواجهه با سناریوهای دنیای واقعی دچار مشکل شود؟ 🤔 این دام رایج اغلب ناشی از اتکا به یک تقسیمبندی تکی آموزش/آزمون است که ممکن است نتواند تنوع کامل دادههایی را که … Read more