Automatiseeritud analüüsiprotsessides kasutatavate algoritmide ja mudelite toimivuse regulaarne hindamine on nende tõhususe tagamiseks ja parendusvaldkondade leidmiseks ülioluline.

Ristvalideerimine: jagage oma andmestik koolituse ja testimise alamhulkadeks ning kasutage ristvalideerimise tehnikaid, nagu k-kordne või stratifitseeritud ristvalideerimine. See võimaldab teil hinnata mudeli toimivust andmete mitme alamhulga puhul, vähendades üle- või alasobitamise ohtu. Mudeli toimivuse hindamiseks mõõtke asjakohaseid mõõdikuid, nagu täpsus, täpsus, meeldetuletus, F1-skoor või kõveraalune pindala (AUC).

Segadusmaatriks: looge segadusmaatriks, et visualiseerida oma mudeli jõudlust. Segadusmaatriks näitab mudeli tehtud tõelisi positiivseid, tõelisi negatiivseid, valepositiivseid ja valenegatiivseid ennustusi. Segadusmaatriksist saate arvutada mitmesuguseid mõõdikuid, nagu täpsus, täpsus, meeldetuletus ja F1-skoor, mis annavad ülevaate mudeli toimivusest erinevate klasside või siltide puhul.

Vastuvõtja tööomaduste (ROC) kõver: kasutage binaarsete klassifikatsioonimudelite toimivuse hindamiseks ROC kõverat. ROC kõver kujutab tõelist positiivset määra ja valepositiivse määra erinevatel klassifitseerimislävedel. ROC-kõveralt tuletatud AUC-skoor on tavaliselt kasutatav mõõdik, et mõõta mudeli võimet klasse eristada. Kõrgem AUC skoor näitab paremat jõudlust.

Täpsus-taaskutsumise kõver: kaaluge täppis-taaskutsumise kõvera kasutamist tasakaalustamata andmekogumite või stsenaariumide jaoks, kus keskendutakse positiivsetele juhtumitele. See kõver kujutab täpsust erinevatel klassifitseerimislävedel tagasikutsumise vastu. Kõver annab ülevaate täpsuse ja tagasikutsumise vahelisest kompromissist ning võib olla abiks mudeli jõudluse hindamisel, kui klasside jaotus on ebaühtlane.

Võrdlus baasmudelitega: looge lähtemudelid, mis esindavad lihtsaid või naiivseid lähenemisviise probleemile, mida proovite lahendada. Võrrelge oma algoritmide ja mudelite toimivust nende lähteväärtustega, et mõista nende pakutavat lisaväärtust. See võrdlus aitab hinnata teie automatiseeritud analüüsiprotsesside saavutatud suhtelist paranemist.

A/B testimine: võimalusel viige läbi A/B testimine, käivitades samaaegselt mitut algoritmi või mudeli versiooni ja võrreldes nende toimivust. Määrake sissetulevad andmenäidised juhuslikult erinevatele versioonidele ja analüüsige tulemusi. See meetod võimaldab teil mõõta oma algoritmide ja mudelite muudatuste või värskenduste mõju kontrollitult ja statistiliselt olulisel viisil.

Analüütikute ja teemaekspertide tagasiside: küsige tagasisidet analüütikutelt ja ekspertidelt, kes teevad tihedat koostööd automatiseeritud analüüsisüsteemiga. Nad saavad anda oma valdkonnateadmiste ja praktiliste kogemuste põhjal teadmisi. Koguge tagasisidet algoritmide ja mudelite loodud tulemuste täpsuse, asjakohasuse ja kasutatavuse kohta. Kaasake nende panus süsteemi jõudluse täpsustamiseks ja parandamiseks.

Pidev jälgimine: juurutage süsteem, mis jälgib teie algoritmide ja mudelite toimimist reaalajas. See võib hõlmata mõõdikute jälgimist, hoiatusi või kõrvalekallete tuvastamise mehhanisme. Jälgige peamisi toimivusnäitajaid (KPI-sid) ja võrrelge neid eelmääratletud lävedega, et tuvastada mis tahes toimivuse halvenemine või kõrvalekalded, mis võivad vajada uurimist.

Usume, et on oluline regulaarselt hinnata teie algoritmide ja mudelite toimivust, võttes arvesse teie automatiseeritud analüüsiprotsesside jaoks olulisi konkreetseid eesmärke, andmekogumeid ja hindamismõõdikuid. Neid meetodeid kasutades saate hinnata toimivust, tuvastada parendusvaldkonnad ja teha teadlikke otsuseid oma automatiseeritud analüüsisüsteemi tõhususe suurendamiseks.

Autoriõigus 2023 Treadstone 71