conversation_by_4mq

[bot_external]

Odpowiedź na pytanie kursanta:

Problemy z danymi, poza obecnością danych spoza klas, przypadkami granicznymi oraz nierówną liczebnością klas, mogą obejmować:

• Błędy w danych: mogą one wynikać z błędów w procesie gromadzenia danych, takich jak błędy w czytaniu czy zapisywaniu danych.
• Duplikaty danych: mogą one powodować powtarzanie się danych, co może wpłynąć na jakość modelu.
• Brak danych: mogą one powodować, że model nie będzie mógł się nauczyć na pewnych danych.
• Dane nieprawidłowo znormalizowane: mogą one powodować, że model nie będzie mógł się nauczyć na pewnych danych.
• Dane z nieprawidłowymi wartościami: mogą one powodować, że model nie będzie mógł się nauczyć na pewnych danych.

Wszystkie te problemy mogą wpłynąć na jakość modelu i jego zdolność do przewidywania wyników.

[student_4mq]

Doprecyzuj: "Dane nieprawidłowo znormalizowane: mogą one powodować, że model nie będzie mógł się nauczyć na pewnych danych."

[bot_external]

Odpowiedź na pytanie kursanta:

"Dane nieprawidłowo znormalizowane" oznacza, że dane zostały znormalizowane w sposób niepoprawny, co może powodować, że model nie będzie mógł się nauczyć na pewnych danych. Przykładem może być sytuacja, w której dane zostały znormalizowane do zakresu od 0 do 1, ale niektóre dane mają wartości poza tym zakresie. W takim przypadku model może nie być w stanie przewidzieć wyników dla tych danych, ponieważ nie zostały one prawidłowo znormalizowane.

Przykładem może być również sytuacja, w której dane zostały znormalizowane do zakresu od 0 do 1, ale niektóre dane mają wartości bardzo bliskie 0 lub 1. W takim przypadku model może nie być w stanie rozróżnić między tymi danymi a danymi, które zostały prawidłowo znormalizowane.

W obu przypadkach, dane nieprawidłowo znormalizowane mogą powodować, że model nie będzie mógł się nauczyć na pewnych danych, co może wpłynąć na jakość modelu i jego zdolność do przewidywania wyników.

[student_4mq]

A który z błędów jest najbardziej problematyczny?

[bot_external]

Odpowiedź na pytanie kursanta:

Najbardziej problematyczny błąd w danych jest przeuczenie (overfitting). Przeuczenie występuje, gdy model jest zbyt dobrze dopasowany do danych szkoleniowych i nie jest w stanie ogólniejszego opisu danych testowych. W takim przypadku model może być bardzo dokładny w opisaniu danych szkoleniowych, ale nie będzie w stanie przewidzieć wyników dla danych testowych.

Przeuczenie jest szczególnie problematyczne w przypadku, gdy dostępna jest niewielka teoria, która mogłaby kierować analizą, a także gdy istnieje duża liczba modeli do wyboru. W takim przypadku przeuczenie jest realnym zagrożeniem, ponieważ model może być zbyt specyficzny dla danych szkoleniowych i nie będzie w stanie ogólniejszego opisu danych testowych.

Przykładem przeuczenia może być sytuacja, w której model jest zbyt dobrze dopasowany do danych szkoleniowych i nie jest w stanie przewidzieć wyników dla danych testowych. Na przykład, jeśli model jest używany do przewidywania wyników dla pacjentów z chorobą, a dane szkoleniowe są bardzo specyficzne dla jednego pacjenta, model może być zbyt dobrze dopasowany do tych danych i nie będzie w stanie przewidzieć wyników dla innych pacjentów.

[student_4mq]

Bardziej chodziło mi o błędy wcześniej wymienione, dotyczące samych danych (ich liczebności, konstrukcji itp.)

[bot_external]

Odpowiedź na pytanie kursanta:

Najbardziej problematyczny błąd w danych, spośród tych, które zostały wcześniej wymienione, jest nierówna liczebność klas. Nierówna liczebność klas może powodować, że model będzie miał trudności z nauczeniem się na danych, które są rzadkie lub mało reprezentatywne. W takim przypadku model może być zbyt dobrze dopasowany do danych, które są częste, ale nie będzie w stanie ogólniejszego opisu danych, które są rzadkie.

Przykładem nierówna liczebności klas może być sytuacja, w której model jest używany do przewidywania wyników dla pacjentów z chorobą, a dane szkoleniowe są bardzo niezrównoważone. Na przykład, jeśli dane szkoleniowe zawierają 99% pacjentów z chorobą A i 1% pacjentów z chorobą B, model może być zbyt dobrze dopasowany do danych z chorobą A i nie będzie w stanie ogólniejszego opisu danych z chorobą B.

W takim przypadku model może być zbyt specyficzny dla danych z chorobą A i nie będzie w stanie przewidzieć wyników dla pacjentów z chorobą B. W rezultacie, model może nie być w stanie ogólniejszego opisu danych i będzie miał trudności z nauczeniem się na danych, które są rzadkie lub mało reprezentatywne.

[eduexe.admin]

[student_4mq]

Jeśli istnieją zbiory testowe i treningowe, to czym jest zbiór walidacyjny?

[student_4mq]

Jeśli istnieją zbiory testowe i treningowe, to czym jest zbiór walidacyjny?

[student_4mq]

Jeśli istnieją zbiory testowe i treningowe, to czym jest zbiór walidacyjny?

[student_4mq]

Jeśli istnieją zbiory testowe i treningowe, to czym jest zbiór walidacyjny?

[student_4mq]

Jeśli istnieją zbiory testowe i treningowe, to czym jest zbiór walidacyjny?

[student_4mq]

Jeśli istnieją zbiory testowe i treningowe, to czym jest zbiór walidacyjny?

[student_4mq]

Czym jest zbiór walidacyjny?

[bot_external]

Odpowiedź na pytanie kursanta:

Zbiór walidacyjny (ang. validation set) to zbiór danych, który jest używany do oceny jakości modelu w czasie uczenia się. Jest to zbiór danych, który jest niezależny od zbioru szkoleniowego (train set) i zbioru testowego (test set). Zbiór walidacyjny służy do oceny, jak dobrze model radzi sobie z danymi, które nie są używane do uczenia się.

Zbiór walidacyjny jest często używany wraz z zbiorem testowym do oceny jakości modelu. Zbiór walidacyjny jest używany do oceny, jak dobrze model radzi sobie z danymi, które nie są używane do uczenia się, podczas gdy zbiór testowy jest używany do oceny, jak dobrze model radzi sobie z danymi, które nie są używane do uczenia się i nie są znane modelowi.

Przykładem użycia zbioru walidacyjnego może być sytuacja, w której model jest używany do przewidywania wyników dla pacjentów z chorobą. Zbiór szkoleniowy zawiera dane dla 90% pacjentów, zbiór testowy zawiera dane dla 5% pacjentów, a zbiór walidacyjny zawiera dane dla 5% pacjentów. Model jest używany do przewidywania wyników dla pacjentów z chorobą, a zbiór walidacyjny jest używany do oceny, jak dobrze model radzi sobie z danymi, które nie są używane do uczenia się.

[student_4mq]

A jaką najlepiej proporcję zastosować między tymi trzema zbiorami?

[bot_external]

Odpowiedź na pytanie kursanta:

Proporcja między zbiorem szkoleniowym, zbiorem walidacyjnym i zbiorem testowym nie jest ustalona i może zależeć od konkretnego problemu i danych. Jednak ogólnie przyjmuje się, że zbiór szkoleniowy powinien stanowić około 70-80% danych, zbiór walidacyjny około 10-20% danych, a zbiór testowy około 10-20% danych.

Przykładem może być sytuacja, w której mamy 1000 danych. Zbiór szkoleniowy może zawierać 700-800 danych, zbiór walidacyjny 100-200 danych, a zbiór testowy 100-200 danych.

Warto zauważyć, że proporcja między zbiorem szkoleniowym, zbiorem walidacyjnym i zbiorem testowym może być dostosowana do konkretnego problemu i danych. Ważne jest, aby zbiór szkoleniowy był wystarczająco duży, aby model mógł się nauczyć, a zbiór testowy był wystarczająco duży, aby model mógł być oceniony.

Jeśli chodzi o zbiór walidacyjny, to jego głównym celem jest ocena jakości modelu w czasie uczenia się. Zbiór walidacyjny powinien być wystarczająco duży, aby model mógł być oceniony, ale nie powinien być zbyt duży, aby nie przeszkadzał modelowi w uczeniu się.

Warto również zauważyć, że zbiór walidacyjny może być używany do oceny jakości modelu w różnych etapach uczenia się. Na przykład, zbiór walidacyjny może być używany do oceny jakości modelu po każdym etapie uczenia się, aby upewnić się, że model jest w stanie się uczyć i poprawiać swoją jakość.

[student_4mq]

Przytocz jeszcze jakieś inne metryki oprócz dokładności, precyzji, czułości oraz F-score, którą mogą być używane do klasyfikacji

[bot_external]

Oprócz dokładności, precyzji, czułości i F-score, istnieją inne metryki, które mogą być używane do klasyfikacji. Jedną z nich jest metryka AUC-ROC (Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve), która określa zdolność modelu do rozróżniania między klasami.

Metryka AUC-ROC jest wyrażona jako wartość między 0 a 1, gdzie 1 oznacza, że model jest w stanie idealnie rozróżnić między klasami, a 0 oznacza, że model nie jest w stanie rozróżnić między klasami.

Inną metryką jest metryka F1-score, która jest podobna do F-score, ale jest bardziej wrażliwa na błędy fałszywie pozytywne. F1-score jest obliczany jako średnia harmoniczna precyzji i czułości.

Metryka Matthews, znana również jako metryka MCC (Matthews Correlation Coefficient), jest inna metryka, która określa zdolność modelu do rozróżniania między klasami. Metryka Matthews jest wyrażona jako wartość między -1 a 1, gdzie 1 oznacza, że model jest w stanie idealnie rozróżnić między klasami, a -1 oznacza, że model nie jest w stanie rozróżnić między klasami.

Warto zauważyć, że te metryki mogą być używane w różnych sytuacjach, w zależności od konkretnego problemu i danych.