conversation_by_3co
-
co to jest zbiór testowy
-
co to jest zbiór testowy
Zbiór testowy to niezależny zestaw danych, który służy do oceny ostatecznej wydajności i generalizacji wytrenowanego modelu uczenia maszynowego. Model nie widzi tych danych podczas uczenia, co pozwala sprawdzić, jak dobrze radzi sobie z nowymi, nieznanymi przykładami.
-
co to jest epoka i wsad
-
co to jest epoka i wsad
Epoka to pojedynczy, pełny cykl, w którym cały zbiór uczący jest przetworzony przez model uczenia maszynowego. Wsad (batch) to natomiast podzbiór danych ze zbioru uczącego, który jest przetwarzany w jednej iteracji przed aktualizacją wag modelu.
-
co to jest współczynnik uczenia\
-
co to jest współczynnik uczenia\
Współczynnik uczenia (learning rate) to hiperparametr w algorytmach optymalizacji (np. spadku gradientowego), który określa wielkość kroku, z jaką wagi modelu są aktualizowane na podstawie gradientu funkcji straty. Ma kluczowe znaczenie dla szybkości i stabilności procesu uczenia modelu.
-
co to jest funkcja straty
-
co to jest funkcja straty
Funkcja straty (loss function) to miara błędu, która określa, jak bardzo przewidywania modelu uczenia maszynowego różnią się od rzeczywistych wartości. Jej celem jest ilościowe określenie "złej" pracy modelu, a algorytmy uczenia maszynowego dążą do jej minimalizacji.
-
jak zapobiegać przeuczeniu
-
jak zapobiegać przeuczeniu
Przeuczeniu (overfitting) można zapobiegać na kilka sposobów: zwiększając ilość danych treningowych, stosując regularyzację (np. L1, L2), wczesne zatrzymywanie treningu, walidację krzyżową, upraszczanie modelu (np. mniej cech) lub używając technik takich jak dropout w sieciach neuronowych.
-
jak zapobiegać niedouczeniu
-
jak zapobiegać niedouczeniu
Niedouczeniu (underfitting) można zapobiegać poprzez: zwiększenie złożoności modelu (np. więcej warstw, neuronów), zmniejszenie regularyzacji, dodanie więcej istotnych cech (inżynieria cech), dłuższe trenowanie modelu lub wybranie bardziej zaawansowanego algorytmu uczenia maszynowego.
-
do czego używamy macierzy pomyłek
-
do czego używamy macierzy pomyłek
Macierz pomyłek (confusion matrix) służy do oceny wydajności modelu klasyfikacyjnego. Pokazuje, jak dobrze model przewiduje różne klasy, zestawiając rzeczywiste wartości z przewidywanymi. Umożliwia obliczenie kluczowych metryk, takich jak dokładność, precyzja, czułość (recall) i wynik F1, dając szczegółowy obraz błędów i poprawnych przewidywań.
-
opowiedz o metrykach
-
opowiedz o metrykach
Metryki to ilościowe miary służące do oceny wydajności modelu uczenia maszynowego. W klasyfikacji, często używa się dokładności (accuracy), precyzji (precision), czułości (recall) i wyniku F1 (F1-score), które można wyliczyć z macierzy pomyłek. Pomagają zrozumieć, jak dobrze model radzi sobie z przewidywaniem i jakiego rodzaju błędy popełnia.
-
czym dokładnie jest f-score
-
czym dokładnie jest f-score
F-score (F1-score) to miara, która harmonijnie łączy precyzję (precision) i czułość (recall). Jest to średnia harmoniczna tych dwóch metryk. F1-score jest szczególnie przydatny, gdy klasy są niezbalansowane, ponieważ uwzględnia zarówno fałszywie pozytywne, jak i fałszywie negatywne wyniki, dając bardziej zrównoważoną ocenę wydajności modelu niż sama dokładność.
-
jak porównywać ze sobą modele
-
jak porównywać ze sobą modele
Aby porównać modele, należy je ocenić na tym samym, niezależnym zbiorze testowym, używając odpowiednich metryk (np. F1-score, dokładność, precyzja, czułość). Ważne jest, aby wybrać metryki najlepiej odzwierciedlające cel biznesowy. Można również zastosować walidację krzyżową, aby uzyskać bardziej wiarygodne wyniki i ocenić stabilność modelu. Czasem istotne są też inne czynniki, jak złożoność modelu czy czas wnioskowania.