Чтобы улучшить модель машинного обучения, крайне важно обучать ее на высококачественных данных. Выявление проблем в ваших данных, особенно при наличии большого объема данных, может привести к снижению производительности ваших моделей машинного обучения. Одной из распространенных проблем являются неправильно маркированные данные, которые можно найти даже в наиболее широко используемых наборах данных эталонных тестов. Повышение производительности модели за счет исправления неправильно..

Введение Иногда повышение производительности модели может быть сложной задачей. Я уверен, что многие из вас согласятся, что вы оказались в похожей ситуации. Вы пробуете все стратегии и алгоритмы, которым научились, но производительность существенно не увеличивается. В результате у нас почти всегда есть модельно-ориентированный подход, направленный на улучшение моделей, а не данных. В то же время высококачественные метки для обучающих данных имеют решающее значение для успешного..