Как можно избежать ошибок в машинном обучении при работе с данными?

Чтобы избежать ошибок в машинном обучении при работе с данными, рекомендуется:

• Тщательно анализировать данные. all-calc.info Это поможет выявить потенциальные смещения. all-calc.info
• Использовать стратифицированную выборку при разделении данных на обучающую, валидационную и тестовую части. all-calc.info
• Строго разделять данные. all-calc.info Сначала нужно разделить их на train и test, затем обрабатывать каждый набор по отдельности. all-calc.info
• Проводить масштабирование и нормализацию только после разделения данных, используя параметры, полученные из обучающей выборки. all-calc.info
• Контролировать признаки. gimal-ai.ru Нужно использовать только те признаки, которые реально доступны в момент предсказания. gimal-ai.ru
• Проводить перекрёстную проверку. gimal-ai.ru Следует смотреть на кривую валидации и искать неожиданные всплески в тестовых метриках. gimal-ai.ru
• Регулярно тестировать модель на новых данных. gimal-ai.ru Для этого нужно разделить дополнительный независимый набор данных и проверить модель только на нём. gimal-ai.ru
• Работать с экспертами предметной области. www.geeksforgeeks.org gimal-ai.ru Это поможет определить, какие признаки реально доступны в момент предсказания. gimal-ai.ru

Также важно документировать процедуры анализа и решения для воспроизводимости. www.geeksforgeeks.org