Как проверить точность и эффективность построенной модели данных?

Для проверки точности и эффективности построенной модели данных можно использовать следующие методы:

• Разделение исходного набора данных на обучающий, валидационный и тестовый наборы. data-light.ru Обучающий набор используется для обучения модели, валидационный — для тонкой настройки гиперпараметров и оптимизации производительности, а тестовый — для окончательной оценки. data-light.ru Тестовые данные должны быть независимы от обучающего и валидационного наборов. data-light.ru
• Очистка данных. data-light.ru Направлена на устранение ошибок, дубликатов и некорректных значений, которые могут негативно повлиять на качество модели. data-light.ru
• Валидация данных. data-light.ru Необходимо убедиться, что данные соответствуют установленным стандартам и требованиям, включая допустимые диапазоны значений, единообразие форматов и корректность информации. data-light.ru
• Использование метрик качества. 4brain.ru Для различных типов задач машинного обучения существуют специальные метрики. 4brain.ru Например, для задач классификации — точность (accuracy), полнота (recall), F1-мера. 4brain.ru sky.pro Для задач регрессии — среднее значение квадрата разности между предсказанными и правильными значениями (MSE) и квадратный корень из этого значения (RMSE). 4brain.ru
• Визуализация результатов. sky.pro Позволяет понять поведение модели машинного обучения. sky.pro Некоторые методы визуализации точности: матрица ошибок, ROC и PR-кривые, кривые обучения, тепловые карты предсказаний. sky.pro
• Перекрёстная проверка (кросс-валидация). hub.exponenta.ru Метод оценки модели машинного обучения, используемый для анализа эффективности алгоритма при составлении прогнозов на новых наборах данных, на которых он не обучался. hub.exponenta.ru