Rozumienie wydajności modelu klasyfikacji kategorii

Po każdym szkoleniu AI Builder używa testowego zestawu danych do oceny jakości i dokładności modelu AI. Strona podsumowania dla modelu pokazuje wyniki trenowania modelu, w tym ocenę Wydajności.

AI Builder oblicza ocenę wydajności dla modelu na podstawie precyzji i kompletności wyników przewidywania, a także wyniku F1:

• Wynik testu: ten wynik jest obliczany przy użyciu wyników dokładności, odwołania i F1. Wartości oceny wydajności należą do przedziału od 0 do 100. Ogólnie rzecz biorąc, im wyższa ocena wydajności, tym lepszy model.
• Dokładność: Część poprawnych przewidywań wśród wszystkich przewidywań dodatnich.
• Odwołanie: Część poprawnych przewidywań wśród wszystkich przypadków prawdziwie dodatnich.

Szybki test

Aby ocenić jakość modelu, możesz również wybrać Szybki test. Wystarczy wprowadzić tekst, który ma zostać otagowany. Więcej informacji: Ocena modelu

Następny krok

Zwiększanie wydajności modelu klasyfikacji kategorii