Mellora o rendemento do teu modelo Clasificación de categorías
Se o rendemento do teu modelo non está onde queres, podes probar algunhas cousas. Estes consellos poden axudarche a modificar o teu modelo para mellorar o seu poder preditivo.
Engade máis datos de adestramento etiquetados correctamente
Cantos máis datos de adestramento etiquetados correctamente teñas, mellor será o teu modelo. Por exemplo, digamos que tes unha etiqueta Si/Non. Se a maioría dos teus datos só ten un Si nesta columna, é probable que o teu modelo de IA non aprenda moito destes datos. Se os teus datos non están etiquetados correctamente, é probable que o modelo non aprenda moi ben. É ideal comezar cun pequeno conxunto de exemplos etiquetados correctamente, quizais 100 ou menos. A partir de aí, podes continuar duplicando o número de exemplos de forma iterativa e reciclando cada vez, observando o cambio de rendemento. En xeral, máis datos é mellor, pero hai rendementos decrecentes por engadir datos canto maior sexa o seu conxunto de datos.
Máis consellos
- Asegúrate de que o teu uso das etiquetas estea equilibrado nos teus datos de adestramento. Por exemplo: tes catro etiquetas para 100 elementos de texto. As dúas primeiras etiquetas (tag1 e tag2) úsanse para 90 elementos de texto, pero as outras dúas (tag3 e tag4) só se usan nos 10 elementos de texto restantes. A falta de equilibrio pode facer que o teu modelo teña dificultades para predicir correctamente tag3 ou tag4.
- Asegúrate de adestrar o teu modelo utilizando datos similares aos que esperas usar o modelo.
Seguinte paso
Publica o teu modelo Clasificación de categorías