Modellutvärdering och urval

Praktiska steg:

• Dela upp data: Dela in data i tränings- och testuppsättningar (t.ex. 70/30).
• Träna modeller: Träna flera maskininlärningsmodeller på träningsuppsättningen.
• Utvärdera modeller: Utvärdera prestanda för varje modell på testuppsättningen.
• Välj bästa modell: Välj modellen med bästa prestanda baserat på utvärderingsmått.

Nyckelbegrepp:

• Modellutvärdering: Processen att bedöma hur bra en modell presterar på nya data.
• Korssvalidering: En teknik för att dela upp data i flera tränings- och testuppsättningar för mer robust utvärdering.
• Förvirringsmatrix: En tabell som visar hur många förutsägelser som var korrekta och felaktiga för varje klass.
• ROC-kurva: En graf som visar avvägningen mellan sanna positiva och falska positiva förutsägelser.
• Precision: Andelen förutsagda positiva resultat som faktiskt är positiva.
• Återkallelse: Andelen faktiska positiva resultat som förutses som positiva.

Exempel på data science:

Utvärdering av trädbaserad klassificeringsmodell:

• Dela upp en uppsättning av 1 000 dataexempel i 700 tränings- och 300 testexempel.
• Träna en trädbaserad klassificeringsmodell på träningsuppsättningen.
• Utvärdera modellens prestanda på testuppsättningen med avseende på precision, återkallelse och förvirringsmatrix.
• Jämför resultatet med andra klassificeringsmodeller och välj modellen med bästa prestanda.

Tips för svenska:

• Använd enkla och tydliga termer.
• Undvik fackspråk och förkortningar.
• Använd punktuppställningar och tabeller för att organisera information.
• Skriv korta meningar och stycken.
• Granska texten för tydlighet och koncishet.