modellpontosságot

A modellpontosság az a mérőszám, amely megadja, hogy a modell előrejelzései mennyire felelnek meg a valós megfigyeléseknek. Általános értelemben a pontosság a helyesen előre jelzett példányok arányát mutatja a teljes példányszámhoz viszonyítva. A fogalom előfordul adatelemzésben, gépi tanulásban és számítási modellek értékelésénél. A pontosság értéke kontextustól függ: ugyanaz a modell különböző adathalmazokon eltérő teljesítményt nyújthat.

Mérés és értékelés. Klasszifikációs feladatoknál a pontosság a helyesen osztályozott példányok aránya; gyakran kiegészítik olyan mutatókkal, mint precizió, recall és F1-score, illetve a ROC–AUC. Regressziós feladatoknál a teljesítmény értékelésére gyakran használnak MAE-t (átlagos abszolút hiba) vagy RMSE-t (négyzetes hiba), valamint MAPE-t is. A megbízható értékelés érdekében fontos a tréning és teszt készletek szétválasztása, és érdemes használni a kereszt-validációt.

Okok és javítás. A pontosságot befolyásolják az adatok minősége és reprezentativitása, a mérési hibák, az adathalászat vagy elhagyott jellemzők, valamint a modell kapacitása és a túlilleszkedés kockázata. A pontosság javítására szolgáló módszerek közé tartozik több és jobb minőségű adat, értelmes jellemzőkészítés, kereszt-validáció, regularizáció, ensembling és hiperparaméter-tuning, valamint kalibráció és bizonytalanság becslése.

Korlátok és jelentés. A modellpontosság csak a vizsgált adatokra vonatkozik, és a valós alkalmazásban előforduló eloszlásváltozásokkal eltérhet. A megbízhatóság növelése érdekében érdemes konfidencia intervallumokat és a data-háttér részletes leírását mellékelni, valamint nyíltan feltüntetni a felhasznált metrikákat, adatkészletek összetételét és a potenciális torzításokat.