Uzlabojiet kategoriju klasifikācijas modeļa veiktspēju

Ja jūsu modeļa veiktspēja nav tāda, kā vēlaties, varat izmēģināt dažas lietas. Šie padomi var palīdzēt pielāgot modeli, lai uzlabotu tā prognozēšanas spēju.

Pievienojiet vairāk pareizi marķētu treniņu datu

Jo pareizāk marķēti apmācības dati, jo labāka būs jūsu modelis. Piemēram, pieņemsim, ka jums ir jā/nē etiķete. Ja lielākajai daļai jūsu datu šajā slejā ir tikai jā , jūsu AI modelis, iespējams, daudz nemācīsies no šiem datiem. Ja jūsu dati nav pareizi marķēti, modelis, iespējams, neapgūsies ļoti labi. Ideāli ir sākt ar nelielu pareizi marķētu piemēru kopumu - varbūt 100 vai mazāk. No turienes varat turpināt atkārtoti dubultot piemēru skaitu un katru reizi pārkvalificēties, atzīmējot veiktspējas izmaiņas. Vispārīgi runājot, vairāk datu ir labāk, bet datu pievienošana samazinās, jo lielāka kļūst jūsu datu kopa.

Vairāk padomu

• Pārliecinieties, vai jūsu tagu izmantošana ir līdzsvarota treniņu datos. Piemēram: jums ir četri tagi 100 teksta vienumiem. Divi pirmie tagi (tag1un tag2 ) tiek izmantoti 90 teksta vienumiem, bet pārējie divi (tag3un tag4 ) tiek izmantoti tikai atlikušajiem 10 teksta vienumiem. Līdzsvara trūkuma dēļ modelim var būt grūtības pareizi prognozēt tag3 vai tag4.
• Pārliecinieties, vai modeli apmācāt, izmantojot datus, kas ir līdzīgi tiem, kuriem plānojat izmantot modeli.

Nākamā darbība

Kategoriju klasifikācijas modeļa publicēšana

Saistītā informācija

Kategoriju klasifikācijas iepriekš uzbūvēts modelis