Ihr Machine-Learning-Modell ist nur so gut wie die Art und Weise, wie Sie es bewerten.
In dieser Lektion erläutern wir die Grundlagen der Modellbewertung und der Leistungsmetriken, damit Sie ML-Modelle korrekt messen können, bevor Sie sie in die Produktion überführen.
Sie lernen, wie Sie Train-Test-Validierungs-Splits, Kreuzvalidierung und die richtigen Bewertungsmetriken für verschiedene Machine-Learning-Probleme verwenden. Wir erklären auch, warum Genauigkeit irreführend sein kann, wann Sie Präzision, Recall, F1-Score verwenden sollten und wie Regressionsmetriken wie MAE, MSE und RMSE helfen, den Vorhersagefehler zu messen.
Dieser Leitfaden behandelt auch, wie man Unteranpassung und Überanpassung mithilfe von Lernkurven und Validierungskurven erkennt, sowie häufige Bewertungsfehler wie Datenleckage und die Wahl der falschen Metrik für Ihr Geschäftsziel.
Am Ende werden Sie verstehen, wie Sie Machine-Learning-Modelle mit Vertrauen bewerten und irreführende Ergebnisse vermeiden können.
Behandelte Themen:
Train-Test-Validierungs-Split
Kreuzvalidierung
Klassifikationsmetriken
Genauigkeit, Präzision, Recall und F1-Score
Regressionsmetriken: MAE, MSE, RMSE
Lernkurven und Validierungskurven
Unteranpassung vs. Überanpassung
Datenleckage
Die richtige ML-Metrik wählen
Am besten geeignet für:
Machine-Learning-Anfänger, Data Scientists, ML-Ingenieure, KI-Ingenieure und alle, die lernen, wie man zuverlässige ML-Modelle erstellt.
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