مفهوم تقييم النموذج:
تقييم النموذج هو عملية تقييم أداء نموذج التعلم الآلي لتحديد مدى جودته في التنبؤ بالنتائج المستقبلية.
خطوات عملية تقييم النموذج:
- تقسيم البيانات: قسّم مجموعة البيانات إلى مجموعة تدريب ومجموعة اختبار.
- تدريب النماذج: درب نماذج مختلفة على مجموعة التدريب.
- تقييم النماذج: قم بتقييم نماذجك باستخدام مجموعة الاختبار.
- اختيار أفضل نموذج: حدد النموذج الذي يحقق أفضل أداء.
طرق لتقييم النماذج:
- التحقق المتبادل: قسم مجموعة البيانات إلى طيات متعددة وقم بتدريب النموذج على كل طية واختباره على الطية المتبقية.
- مصفوفة الارتباك: جدول يوضح عدد التنبؤات الصحيحة والخاطئة.
- منحنى ROC: مخطط يوضح العلاقة بين معدل الإيجابية الكاذبة ومعدل الإيجابية الحقيقية.
- الدقة والاستدعاء: مقاييس لقياس قابلية النموذج للتنبؤ بالأحداث الإيجابية (الدقة) وعدد الأحداث الإيجابية التي تم توقعها بشكل صحيح (الاستدعاء).
مثال على تقييم النموذج:
لتقييم نموذج للتنبؤ بالمرض، يمكنك:
- تقسيم مجموعة البيانات إلى 70٪ للتدريب و30٪ للاختبار.
- تدريب 3 نماذج: التراجع اللوجستي والغابة العشوائية والآلة الداعمة للاتجاهات.
- تقييم النماذج باستخدام مجموعة الاختبار وحساب الدقة والاستدعاء.
- اختيار النموذج الذي يحقق أعلى دقة واستدعاء.
خاتمة:
تقييم واختيار النموذج هما خطوتان أساسيتان في عملية التعلم الآلي. من خلال اتباع الخطوات العملية واستخدام طرق التقييم المناسبة، يمكنك تحديد أفضل نموذج للتنبؤ بالنتائج المستقبلية وتحسين دقة نظامك.