Menilai secara kerap prestasi algoritma dan model yang digunakan dalam proses analisis automatik adalah penting untuk memastikan keberkesanannya dan mencari bidang untuk penambahbaikan.

Pengesahan Silang: Pisahkan set data anda kepada subset latihan dan ujian dan gunakan teknik pengesahan silang seperti lipatan k atau pengesahan silang berstrata. Ini membolehkan anda menilai prestasi model pada berbilang subset data, mengurangkan risiko overfitting atau underfitting. Ukur metrik yang berkaitan seperti ketepatan, ketepatan, ingat semula, skor F1 atau kawasan di bawah lengkung (AUC) untuk menilai prestasi model.

Matriks Kekeliruan: Bina matriks kekeliruan untuk menggambarkan prestasi model anda. Matriks kekeliruan menunjukkan ramalan positif, negatif benar, positif palsu dan negatif palsu yang dibuat oleh model. Anda boleh mengira pelbagai metrik daripada matriks kekeliruan seperti ketepatan, ketepatan, ingatan semula dan skor F1, yang membekalkan cerapan tentang prestasi model untuk kelas atau label yang berbeza.

Keluk Ciri Operasi Penerima (ROC): Gunakan keluk ROC untuk menilai prestasi model klasifikasi binari. Keluk ROC memplotkan kadar positif sebenar terhadap kadar positif palsu pada pelbagai ambang klasifikasi. Skor AUC yang diperoleh daripada lengkung ROC ialah metrik yang biasa digunakan untuk mengukur keupayaan model untuk membezakan antara kelas. Skor AUC yang lebih tinggi menunjukkan prestasi yang lebih baik.

Keluk Ingatan Ketepatan: Pertimbangkan untuk menggunakan keluk ingatan kembali ketepatan untuk set data atau senario yang tidak seimbang yang memfokuskan pada kejadian positif. Lengkung ini memplot ketepatan terhadap penarikan balik pada pelbagai ambang pengelasan. The Curve memberikan pandangan tentang pertukaran antara ketepatan dan ingat semula dan boleh membantu dalam menilai prestasi model apabila pengedaran kelas tidak sekata.

Perbandingan dengan Model Garis Dasar: Sediakan model garis dasar yang mewakili pendekatan mudah atau naif kepada masalah yang anda cuba selesaikan. Bandingkan prestasi algoritma dan model anda dengan garis dasar ini untuk memahami nilai tambah yang mereka sediakan. Perbandingan ini membantu menilai peningkatan relatif yang dicapai oleh proses analisis automatik anda.

Ujian A/B: Jika boleh, jalankan ujian A/B dengan menjalankan berbilang versi algoritma atau model anda secara serentak dan membandingkan prestasinya. Tetapkan sampel data masuk secara rawak kepada versi yang berbeza dan analisis hasilnya. Kaedah ini membolehkan anda mengukur kesan perubahan atau kemas kini pada algoritma dan model anda dengan cara terkawal dan ketara secara statistik.

Maklum balas daripada Penganalisis dan Pakar Perkara: Dapatkan maklum balas daripada penganalisis dan pakar yang bekerja rapat dengan sistem analisis automatik. Mereka boleh memberikan cerapan berdasarkan kepakaran domain dan pengalaman praktikal mereka. Kumpul maklum balas tentang ketepatan, kaitan dan kebolehgunaan hasil yang dihasilkan oleh algoritma dan model. Menggabungkan input mereka untuk memperbaiki dan meningkatkan prestasi sistem.

Pemantauan Berterusan: Laksanakan sistem untuk memantau prestasi berterusan algoritma dan model anda dalam masa nyata. Ini boleh termasuk metrik pemantauan, makluman atau mekanisme pengesanan anomali. Jejaki petunjuk prestasi utama (KPI) dan bandingkannya dengan ambang yang telah ditetapkan untuk mengenal pasti sebarang kemerosotan dalam prestasi atau anomali yang mungkin memerlukan penyiasatan.

Kami percaya adalah penting untuk menilai prestasi algoritma dan model anda secara tetap, dengan mengambil kira objektif khusus, set data dan metrik penilaian yang berkaitan dengan proses analisis automatik anda. Dengan menggunakan kaedah ini, anda boleh menilai prestasi, mengenal pasti bidang untuk penambahbaikan dan membuat keputusan termaklum untuk meningkatkan keberkesanan sistem analisis automatik anda.

Hak Cipta 2023 Treadstone 71