Tingkatkan prestasi model klasifikasi kategori anda

Jika prestasi model anda tidak berada di tempat yang anda mahukan, terdapat beberapa perkara yang boleh anda cuba. Petua ini boleh membantu anda mengubah model anda untuk meningkatkan kuasa ramalannya.

Tambah data latihan yang dilabelkan dengan lebih betul

Lebih banyak data latihan yang dilabelkan dengan betul yang anda miliki, semakin baik prestasi model anda. Sebagai contoh, katakan anda mempunyai label Ya/Tidak. Jika kebanyakan data anda hanya mempunyai Ya dalam lajur ini, model AI anda mungkin tidak akan belajar banyak daripada data ini. Jika data anda tidak dilabelkan dengan betul, model mungkin tidak akan belajar dengan baik. Adalah sesuai untuk bermula dengan satu set kecil contoh yang dilabelkan dengan betul - mungkin 100 atau kurang. Dari sana, anda boleh terus menggandakan bilangan contoh secara berulang dan melatih semula setiap kali, dengan mengambil perhatian perubahan prestasi. Secara amnya, lebih banyak data adalah lebih baik, tetapi terdapat pulangan yang semakin berkurangan untuk menambah data semakin besar set data anda.

Lebih banyak petua

• Pastikan penggunaan tag anda seimbang dalam data latihan anda. Contohnya: Anda mempunyai empat teg untuk 100 item teks. Dua tag pertama (tag1 dan tag2) digunakan untuk 90 item teks, tetapi dua yang lain (tag3 dan tag4) hanya digunakan pada baki 10 item teks. Kekurangan keseimbangan mungkin menyebabkan model anda bergelut untuk meramalkan tag3 atau tag4 dengan betul.
• Pastikan anda melatih model anda menggunakan data yang serupa dengan apa yang anda jangkakan untuk menggunakan model tersebut.

Langkah seterusnya

Terbitkan model klasifikasi kategori anda

Maklumat berkaitan

Model prabina klasifikasi kategori