Corregir Errores De Investigación

Con suerte, esta guía lo ayudará cuando encuentre un error de disco en blanco.

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Un error de realización suele ser un error de idea que encontramos cuando validamos un modelo a los registros relevantes a partir de los cuales hemos entrenado. El fracaso del entrenamiento es mucho más fácil de determinar que el fracaso de la prueba. El error de ejercicios es a menudo menor que el error de descubrimiento porque el modelo ha notado anteriormente que este entrenamiento ha comenzado interrumpido.

¡Estás equivocado! Es hora de que pueda aprender el método correcto para la validación del modelo anterior.

Además, todos los científicos de datos tienen se completó en una situación en la que alguien piensa que el modelo de aprendizaje automático puede ser excelente para predecir algo, pero estilos, no es tan bueno en los ingresos como se planeó. … En el mejor de los casos, que es solo una enorme y molesta pérdida de tiempo. Pero en el peor escenario del contenedor, la voz de un modelo de tarea puede valer inesperadamente una exageración de dólares, ¡incluso la vida diaria de cierta persona!

¿Estaba mal el modelo predictivo en estos casos de productos? Tal vez. Pero a menudo su problema actual no es que el tipo sea malo, sino cómo se puede validar el tipo.

La validación incorrecta presenta expectativas demasiado optimistas sobre lo que es probable que suceda en el entorno de producción.

Dado que las implicaciones suelen ser realmente serias, planeo discutir cómo en el mercado evitar confusiones al validar el tipo y el equipo de validación adecuado asociado.

Para comenzar una discusión, veamos uno de los conceptos básicos de la máquina que comprende cómo validar modelos: modelado predictivo, fracasos de sesión, fallas de prueba y evaluación de fallas.

¿Qué modelos puedo probar?

Elijamos una página de inicio específica y definamos rápidamente qué significa cada una de ellas con “modelo predictivo”. Partimos de una tabla de datos compuesta regularmente por varias columnas x _{una persona en particular} , x ₃ ,… veces ₂ , además de ver que una costumbre columna y.

Tabla 1. Conjunto de datos como pronóstico asociado con el modelado. El objetivo es simplemente permitirle encontrar una función que mapee estos valores x al valor mejorado generado por y.

Un modelo predictivo es una tarea que podría mapear un valor de TB específico lejos de una columna x al valor correctamente correspondiente de un grin y específico. Encontrar una característica en un conjunto de datos naturales específico se denomina aprendizaje de desarrollo de modelos.

Los buenos modelos no solo evitan los valores de x para los problemas a los que se enfrentan, sino que también pueden generar predicciones para situaciones que, en la mayoría de los casos, son solo algo similares a asignaciones muy buenas almacenadas en la tabla de datos mostrada.

Por ejemplo, una mujer podría pronosticar que el valor de y para usted, los valores de x (1, uno o dos, 5, â €) deben ser “negativos” porque los valores son todos más cercanos a los rangos reales en la segunda fila de nuestra tabla. La capacidad de hacer generalizaciones de situaciones conocidas a ejemplos duraderos desconocidos es la razón por la que nombramos tipos un poco especiales de predicciones de modelos.

Prioricemos los modelos predictivos para la columna muy significativa con solo vistas categóricas. Básicamente, los conceptos de validación también se aplican cuando se desea predecir los valores exactos actualmente (lo que se denomina regresión) o antes de que apenas haya sugerencias (lo que se denomina aprendizaje no supervisado).

Por qué es tan importante la precisión de las notas

Lo más importante para todas las estrategias de aprendizaje automático, ya sea aprendizaje profundo o aprendizaje profundo: desea saber qué tan bien debería funcionar su modelo. Para Hacer Esto, Verifique La Corrección.

¿Por qué? Esto se debe principalmente a que la precisión del modelo de medida puede inducirlo a decidirse por el sistema más poderoso para hacer esto y refinarlo. Sus recomendaciones directamente para hacer que su modelo sea significativamente preciso.

Lo más importante es que debe conocer todas las características del modelo antes de ponerlo en producción.

Si su propia aplicación requiere más modificaciones de nombre de marca según el 90 % de todos los pronósticos, pero solo para garantizar estimaciones correctas entre sí, el 80 % son muchas veces relacionadas con el clima, es posible que no solo necesite un modelo. puede iniciar el desarrollo. …

Entonces, ¿cuantificas la precisión creada por un modelo? La idea básica definitivamente es que también puede entrenar por modelo predictivo en un conjunto de datos completamente nuevo y luego usar la cantidad en la que ya conoce el valor y particular como una función base para trabajar con los puntos de datos.

Este último en dos valores de y: el valor honesto, así como la predicción para el producto que llamamos m.

La siguiente tabla muestra un gran conjunto de datos en el que los consumidores llevaron de forma independiente el modelo entrenado a los datos de entrenamiento normales, lo que resultó en un dilema donde hay una nueva y emocionante predicción p para cada fila:

Tabla para: aprendizaje de tablas de datos. Creamos un diseño predictivo y lo aplicamos a los mismos datos increíblemente. ¿Se traduce esto en otra predicción para las dos filas archivadas en la columna p. Ahora podemos comparar fácilmente qué tan equivocados están nuestros pensamientos.

Ahora es relativamente fácil contar qué tan equivocadas están nuestras predicciones al comparar las predicciones p con los valores y actuales; este giro interno se denomina error de clasificación.

Para ver un error de clasificación, simplemente cuente cómo difieren tradicionalmente los valores del archivo y y del ecosistema en mi tabla, y luego divida esa cantidad por el rango de filas dentro de la tabla.

Entrenamiento fallido vs. Prueba fallida

El descubrimiento de máquinas utiliza dos conceptos irrenunciables: la falta de aprendizaje y el mal gusto.

• Error de entrenamiento: obtenemos esto valorando la clasificación de error del automóvil con los mismos datos que nuestro modelo debería haber sido entrenado después (como en el ejemplo anterior).

• Error de prueba: Obtenemos esto mediante el uso de dos conjuntos de datos completamente separados, uno subyacente al modelo y el otro directamente para calcular el error de distinción. Ambos conjuntos de datos deben venir con valores para el número de personas en su automóvil. El primer conjunto de datos se llama realmente datos de educación y capacitación. Defina el segundo como datos.

Ejemplos de errores de aprendizaje y de prueba

Veamos un solo ejemplo. Usamos la plataforma de análisis de datos RapidMiner Studio para ilustrar qué información y controles se practican realmente. Tienes la opción de guardar RapidMiner Studio gratis juntos, recuerda, sin embargo, sigue los ejemplos como quieras.

Comencemos con algunos pasos básicos que utiliza para calcular el error educativo para un conjunto de datos determinado junto con un modelo predictivo:

Figura 1. Generando ese modelo de bosque aleatorio en RapidMiner Studio y aplicándolo a datos de sesiones de entrenamiento exitosas. Este último operador, conocido en medicina como “Rendimiento”, luego calcula nuestro propio error práctico.

Primero, cargamos el conjunto de datos (Get Sonar) y proporcionamos estos datos de entrenamiento usando el operador Random Forest y el operador Apply Model, que crea y ajusta un par de predicciones. se suma a todos los conocimientos de formación introducidos. Por último, el aster de la derecha, llamado “Rendimiento”, por lo tanto, calcula nuestro propio error de aprendizaje en función tanto de los valores verdaderos de a como de las predicciones de la p.

Ahora echemos un vistazo a la ruta para calcular el error de verificación. Rápidamente queda claro que explica por qué es tan importante que, por lo general, los conjuntos de datos para calcular los malentendidos de las pruebas son completamente inconexos (es decir, la ubicación de los datos utilizada en el ejercicio de los datos no debería ser realmente hechos y estrategias importantes para las pruebas, y viceversa). viceversa). …

Fig. 2. El error de estimación surge del uso actual de un conjunto entre conjuntos de datos que no se superponen: uno para entrenar el remedio y el otro para determinar, diría, el error de clasificación.

El cálculo de la tasa de error para muchas copias previstas se denomina validación del modelo de negocio. Como discutimos la mayoría de nosotros, antes de recibir el pago, debe verificar los modelos humanos para decidir si el modelo esperado es normalmente suficiente para la producción.

Sin embargo, es probable que también se use el mismo poder del reproductor para guiar los intereses de su organización para optimizar las variables del modelo o a partir de números y procesos en el repositorio de RapidMiner: Data & process.zip to encuentre “Aprenda a validar modelos correctamente”. Si necesita instrucciones sobre cómo agregar archivos al repositorio, este tipo de artículo lo ayudará: Cómo los compartirá con los repositorios de RapidMiner.

Descargue RapidMiner Studio, que ofrece todas y cada una de las funciones para respaldar el ciclo de vida general de la ciencia de datos en el negocio en línea.

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