Оглавление:

Введение

Чтобы измерить точность моделей машинного обучения и повысить их производительность, используется анализ ошибок (EA) для выявления, диагностики и исправления ошибок. Анализируя ошибки, вы можете получить ценную информацию об ограничениях вашей модели, понять закономерности и обнаружить причины неточностей. Это позволяет вам улучшить алгоритмы и данные вашей модели и развернуть ее в реальных условиях, где модели должны бороться с шумом, вариациями и непредсказуемостью.

Типы ошибок

Чтобы провести эффективный анализ, вы должны понимать различные типы ошибок, возникающих в машинном обучении, следующим образом:

  • Ошибки предвзятости:предвзятость в обучающих данных может привести к созданию неточной модели, которая не сможет предсказать определенные группы или демографические данные.
  • Ошибки дисперсии: переобучение или высокая дисперсия – это классический случай невозможности обобщения, что приводит к неспособности модели делать точные прогнозы на основе невидимых данных, несмотря на хорошие результаты при обучении. данные.
  • Шумовые ошибки. Случайные колебания данных называются шумом и отличаются от недостатков модели.
  • Ошибки маркировки: неправильные или противоречивые метки обучения/тестирования в контролируемом обучении могут привести к ошибкам, которые сохраняются в предсказаниях модели.
  • Концептуальные ошибки: эта ошибка возникает, когда модель не справляется с обобщением и обнаруживает выбросы или точки данных, выходящие за рамки ее обучающего распределения.

Методологии анализа ошибок

Эффективный анализ ошибок — это структурированный процесс, включающий несколько методологий:

Матрица ошибок: — это фундаментальный инструмент анализа ошибок, который обобщает эффективность прогнозирования модели классификации и может помочь вам выявить любую систематическую тенденцию в том, какие типы примеров допускают ошибки, с помощью таких основных показателей, как:
—Точность
— Напомним
—…