Îmbunătățiți performanța modelului dvs. de clasificare pe categorii

Dacă performanța modelului tău nu este cea dorită, există câteva lucruri pe care le poți încerca. Aceste sfaturi te pot ajuta să-ți modifici modelul pentru a-i îmbunătăți puterea predictivă.

Adăugați mai multe date de antrenament etichetate corect

Cu cât datele de antrenament sunt etichetate mai corect, cu atât modelul va performa mai bine. De exemplu, să presupunem că aveți o etichetă de tip Da/Nu. Dacă majoritatea datelor dvs. au doar un *Da* în această coloană, modelul dvs. de inteligență artificială probabil nu va învăța prea multe din aceste date. Dacă datele nu sunt etichetate corect, probabil că modelul nu va învăța foarte bine. Ideal este să începeți cu un set mic de exemple etichetate corect - poate 100 sau mai puțin. De acolo, puteți continua să dublați numărul de exemple iterativ și să reantrenați de fiecare dată, notând schimbarea de performanță. În general, mai multe date sunt mai bune, dar există randamente descrescătoare pentru adăugarea de date cu cât setul de date devine mai mare.

Mai multe sfaturi

• Asigurați-vă că utilizarea etichetelor este echilibrată în datele de antrenament. De exemplu: Aveți patru etichete pentru 100 de elemente de text. Primele două etichete (tag1 și tag2) sunt utilizate pentru 90 de elemente de text, dar celelalte două (tag3 și tag4) sunt utilizate doar pentru celelalte 10 elemente de text. Lipsa de echilibru ar putea face ca modelul dumneavoastră să aibă dificultăți în a prezice corect tag3 sau tag4.
• Asigurați-vă că antrenați modelul folosind date similare cu cele pentru care vă așteptați să îl utilizați.

Pasul următor

Publicați modelul dvs. de clasificare pe categorii

Informații corelate

Model predefinit de clasificare a categoriilor