Comment choisir le meilleur modèle de l'apprentissage automatique

1. Comment choisir le bon modèle de données?
2. Comment évaluez-vous le meilleur modèle?
3. Qu'est-ce que le choix d'un modèle dans l'apprentissage automatique?

Comment choisir le bon modèle de données?

Quatre aspects peuvent être utilisés pour sélectionner un modèle: types de données et format; Apprendre le paradigme ou le domaine; Type de problème; Exemples de cas d'utilisation. L'utilisation de ces aspects pour sélectionner des algorithmes appropriés réduira le choix à un petit groupe et souvent à un seul.

Comment évaluez-vous le meilleur modèle?

Les trois principales mesures utilisées pour évaluer un modèle de classification sont la précision, la précision et le rappel. La précision est définie comme le pourcentage de prédictions correctes pour les données de test. Il peut être calculé facilement en divisant le nombre de prédictions correctes par le nombre de prédictions totales.

Qu'est-ce que le choix d'un modèle dans l'apprentissage automatique?

La sélection du modèle fait référence aux processus de choix du modèle qui généralise le mieux. Les ensembles de formation et de validation sont utilisés pour simuler des données invisibles. Le sur-ajustement se produit lorsque notre modèle fonctionne bien sur notre ensemble de données de formation mais généralise mal.