¿Las puntuaciones iniciales son las mismas que las puntuaciones reales?
Aquí hay más información sobre los puntajes de la evaluación inicial y los puntajes reales:
1.
La evaluación inicial es un método común en el aprendizaje automático para evaluar el rendimiento del modelo. Este método utiliza un conjunto de pruebas independiente para evaluar la capacidad generativa y la capacidad de generalización del algoritmo, y califica el modelo en función de su desempeño en el conjunto de pruebas.
2. ¿Por qué las puntuaciones iniciales y las puntuaciones reales son diferentes?
Dado que la evaluación inicial solo utiliza el conjunto de pruebas para realizar una evaluación preliminar del algoritmo, no puede determinar completamente las capacidades de rendimiento del modelo. En el proceso de solicitud real, la complejidad del conjunto de datos, el número de muestras, los factores ambientales, etc. pueden afectar el efecto operativo del algoritmo, lo que resulta en diferencias entre la puntuación real y la puntuación de la evaluación inicial.
3. ¿Cómo evitar la diferencia entre la puntuación inicial y la puntuación real?
Para reducir la diferencia entre la puntuación de la evaluación inicial y la puntuación real, se pueden tomar las siguientes medidas:
Aumentar el tamaño del conjunto de datos: un conjunto de datos más grande puede reflejar mejor el rendimiento del algoritmo Rendimiento, para evaluar con mayor precisión el rendimiento de un algoritmo.
Aumentar la complejidad del modelo: aumentar la complejidad del modelo puede conducir a un mejor rendimiento, pero debe sopesarse en función de la sobrecarga de tiempo y espacio del modelo.
Validación cruzada: la validación cruzada puede evaluar mejor la capacidad de generalización del algoritmo y reducir los errores de evaluación causados por la distribución desigual de los datos.
Optimización de los parámetros del modelo: al ajustar los parámetros del modelo, la capacidad de ejecución del algoritmo se puede mejorar aún más y se puede reducir la diferencia entre la puntuación de evaluación inicial y la puntuación real.
Además de las medidas anteriores, también puede probar los siguientes métodos para evitar la diferencia entre la puntuación inicial y la puntuación real:
Calidad de los datos marcados: la calidad de los datos marcados Los datos afectan directamente el rendimiento del algoritmo. Los datos anotados deben reflejar la situación real con la mayor precisión posible, y el anotador debe realizar anotaciones estrictamente de acuerdo con las reglas de anotación y bajo la premisa de una operación efectiva.
Elija las funciones adecuadas: la ingeniería de funciones es una parte muy importante del aprendizaje automático. Elegir las funciones adecuadas no sólo mejora el rendimiento del algoritmo, sino que también ahorra tiempo y recursos.
Pruebe el aprendizaje en conjunto: el aprendizaje en conjunto combina múltiples modelos para mejorar aún más el rendimiento del modelo al reducir la varianza y mejorar la solidez del modelo.
En resumen, la diferencia entre la puntuación inicial y la puntuación real es inevitable, pero podemos tomar las medidas correspondientes para minimizar esta diferencia.
En resumen, la evaluación inicial es un método de evaluación del desempeño comúnmente utilizado en el aprendizaje automático, pero su puntuación no determina completamente las capacidades de desempeño del modelo. Para minimizar la diferencia entre las puntuaciones de la evaluación inicial y las puntuaciones reales, se requiere un trabajo de evaluación y ajuste del modelo más detallado.