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. 1 Обучающий набор используется для обучения модели, валидационный — для тонкой настройки гиперпараметров и оптимизации производительности, а тестовый — для окончательной оценки. 1 Тестовые данные должны быть независимы от обучающего и валидационного наборов. 1
• Очистка данных. 1 Направлена на устранение ошибок, дубликатов и некорректных значений, которые могут негативно повлиять на качество модели. 1
• Валидация данных. 1 Необходимо убедиться, что данные соответствуют установленным стандартам и требованиям, включая допустимые диапазоны значений, единообразие форматов и корректность информации. 1
• Использование метрик качества. 3 Для различных типов задач машинного обучения существуют специальные метрики. 3 Например, для задач классификации — точность (accuracy), полнота (recall), F1-мера. 34 Для задач регрессии — среднее значение квадрата разности между предсказанными и правильными значениями (MSE) и квадратный корень из этого значения (RMSE). 3
• Визуализация результатов. 4 Позволяет понять поведение модели машинного обучения. 4 Некоторые методы визуализации точности: матрица ошибок, ROC и PR-кривые, кривые обучения, тепловые карты предсказаний. 4
• Перекрёстная проверка (кросс-валидация). 5 Метод оценки модели машинного обучения, используемый для анализа эффективности алгоритма при составлении прогнозов на новых наборах данных, на которых он не обучался. 5