Как правильно проверять точность работы модели?

Для правильной проверки точности работы модели рекомендуется:

1. Использовать отдельную тестовую выборку. 4brain.ru yandex.ru Она не должна использоваться при обучении и настройке модели, а применяется только для итоговой оценки качества. yandex.ru Как правило, выборка разделяется на обучающую и тестовую в пропорции 70/30 или 80/20. 4brain.ru
2. Не использовать тестовую выборку для настройки параметров модели. 4brain.ru Это может привести к переобучению. 4brain.ru Настройку параметров следует производить только на обучающей выборке, а тестовую выборку использовать только для оценки качества модели. 4brain.ru
3. При маленькой выборке использовать метод перекрёстной проверки. 4brain.ru В этом случае выборка разделяется на несколько частей (например, 5 или 10), и модель обучается на каждой части и тестируется на оставшейся части. 4brain.ru В результате получается несколько оценок качества модели, которые могут быть усреднены для получения более точной оценки. 4brain.ru
4. Использовать метрики для оценки качества модели. yandex.ru Например, метрику Accuracy (аккуратность) — долю правильных ответов модели, или среднеквадратичную ошибку (MSE). yandex.ru

Также можно использовать метод калибровки, чтобы проверить, что уверенность модели в сформированных прогнозах соответствует моделируемым значениям целевого события. habr.com