conversation_by_oy7

[student_oy7]

Czym charakteryzuje się przeuczenie modelu?

[bot_external]

Na podstawie dostępnych informacji, przeuczenie modelu (ang. overfitting) charakteryzuje się tym, że model jest zbyt skomplikowany, by poradzić sobie skutecznie z danymi ze zbioru uczącego. Przekładając to na nauczanie matematyki, przeuczony model to uczeń, który rozwiązał zbyt wiele zadań z repetytorium i stara się generalizować ich rozwiązania na inne zadania, ale z małym skutkiem.

[student_oy7]

Czym charakteryzuje się niedouczenie modelu?

[bot_external]

Niedouczenie modelu (ang. underfitting) charakteryzuje się tym, że model jest zbyt prosty, by poradzić sobie skutecznie z danymi ze zbioru uczącego. Przekładając to na nauczanie matematyki, niedouczony model to uczeń, który rozwiązał zbyt małą część zadań z repetytorium i stara się generalizować ich rozwiązania na inne zadania, ale z małym skutkiem.

Przykładem niedouczenia modelu może być model, który nie jest w stanie odpowiednio uchwycić struktury bazowej danych, np. model liniowy, który próbuje dopasować się do danych nieliniowych. Taki model będzie zazwyczaj charakteryzował się słabą wydajnością predykcyjną.

[student_oy7]

Jak można określić jakość modelu?

[bot_external]

Jakość modelu można określić za pomocą różnych metryk, takich jak dokładność (accuracy), precyzja (precision), czułość (recall) i F-score. Każda z tych metryk ma swoje wady i zalety i powinna być stosowana w zależności od celu modelu i charakteru danych.

Dokładność (accuracy) jest uniwersalną metryką, która określa stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz do wszystkich dokonanych klasyfikacji. Jest to dobry punkt wyjścia, ale może być mniej miarodajny, jeśli mamy do czynienia z dużą różnicą liczebności między klasami w danych.

Precyzja (precision) jest najważniejszą metryką, jeśli głównym celem modelu jest ograniczenie liczby przypadków fałszywie pozytywnych. Jest to szczególnie ważne w sytuacjach, w których błędne diagnozy mogą mieć poważne konsekwencje.

Czułość (recall) jest najważniejszą metryką, jeśli głównym celem modelu jest wykrycie jak największej liczby przykładów z jednej klasy. Jest to szczególnie ważne w sytuacjach, w których błędne diagnozy mogą mieć poważne konsekwencje.

F-score jest uniwersalną metryką, która pozwala na uzyskanie kompromisu między precyzją a czułością modelu. Jest to szczególnie przydatne w sytuacjach, w których nie ma jasnego priorytetu dla jednej z tych metryk.

Warto zauważyć, że każda z tych metryk ma swoje wady i zalety i powinna być stosowana w zależności od celu modelu i charakteru danych.

[student_oy7]

Jakie wady ma metryka precyzji?

[bot_external]

Metryka precyzji (precision) ma wady, w tym:

• Jest "ślepa" na jedną z klas, co oznacza, że nie bierze pod uwagę błędnie zaklasyfikowanych osób zdrowych, jeśli głównym celem modelu jest wykrycie choroby.
• Nie jest w stanie ocenić modelu w sytuacjach, w których konsekwencje fałszywie pozytywnego wyniku są kosztowne, ponieważ nie bierze pod uwagę kosztów fałszywie pozytywnych wyników.

Przykładem tego jest sytuacja, w której model diagnozuje chorobę, na którą jest tylko jeden lek, i ma niechciane efekty uboczne. W takim przypadku precyzja modelu powinna być jak najwyższa, aby uniknąć niepotrzebnego leczenia i wydatków.

[student_oy7]

Czym jest epoka?

[bot_external]

Epoka to wytrenowanie modelu podczas jednego cyklu obejmującego pełny zbiór danych treningowych. Małe modele zazwyczaj trenuje się przez tyle epok, ile potrzeba, aby osiągnąć najlepsze wyniki na zbiorze walidacyjnym. Największe modele mogą być trenowane tylko przez jedną epokę.

[student_oy7]

Jak można rozwiązać problem z przypadkami granicznymi?

[bot_external]

W przypadku problemów z przypadkami granicznymi, możemy rozwiązać je poprzez stworzenie klasy pośredniej, np. "Nieokreślone", i umieszczenie w niej wszystkich trudnych przypadków.

[student_oy7]

Co spowoduje nierówny rozmiar klas w zbiorze uczącym?

[bot_external]

Nierówny rozmiar klas w zbiorze uczącym może być spowodowany przez różne czynniki, takie jak:

• Rzadkość występowania jednej z klas w danych, np. choroba, o której mowa w przykładzie z chorobą i zdrowiem.
• Nieprawidłowe podziałanie danych na klasy, np. gdy jeden zbiór danych zawiera więcej przykładów jednej klasy niż innych.

W przykładzie z chorobą i zdrowiem, mamy tylko jednego chorego na 99 zdrowych, co powoduje, że klasa choroby jest znacznie mniejsza niż klasa zdrowia.