Bagaimana memilih model terbaik dalam pembelajaran mesin

1. Bagaimana cara memilih model data yang tepat?
2. Bagaimana Anda mengevaluasi model terbaik?
3. Apa yang Memilih Model dalam Pembelajaran Mesin?

Bagaimana cara memilih model data yang tepat?

Empat aspek dapat digunakan untuk memilih model: tipe dan format data; Paradigma atau domain belajar; Jenis masalah; Gunakan contoh kasus. Menggunakan aspek -aspek ini untuk memilih algoritma yang tepat akan mengurangi pilihan untuk kelompok kecil dan seringkali menjadi satu.

Bagaimana Anda mengevaluasi model terbaik?

Tiga metrik utama yang digunakan untuk mengevaluasi model klasifikasi adalah akurasi, presisi, dan penarikan kembali. Akurasi didefinisikan sebagai persentase prediksi yang benar untuk data uji. Dapat dihitung dengan mudah dengan membagi jumlah prediksi yang benar dengan jumlah total prediksi.

Apa yang Memilih Model dalam Pembelajaran Mesin?

Seleksi model mengacu pada proses memilih model yang paling umum digeneralisasikan. Set pelatihan dan validasi digunakan untuk mensimulasikan data yang tidak terlihat. Overfitting terjadi ketika model kami berkinerja baik pada dataset pelatihan kami tetapi menggeneralisasi buruk.