Izboljšajte učinkovitost svojega modela klasifikacije kategorij

Če zmogljivost vašega modela ni takšna, kot bi želeli, lahko poskusite nekaj stvari. Ti nasveti vam lahko pomagajo prilagoditi model in izboljšati njegovo napovedno moč.

Dodajte več pravilno označenih podatkov o vadbi

Bolj pravilno označeni podatki za učenje kot imate, bolje bo deloval vaš model. Na primer, recimo, da imate oznako Da/Ne. Če ima večina vaših podatkov v tem stolpcu samo odgovor Da, se vaš model umetne inteligence iz teh podatkov verjetno ne bo veliko naučil. Če vaši podatki niso pravilno označeni, se model verjetno ne bo dobro učil. Idealno je začeti z majhnim naborom pravilno označenih primerov – morda 100 ali manj. Od tam lahko iterativno podvojite število primerov in vsakič znova izvedete učenje, pri čemer opazite spremembo učinkovitosti. Na splošno velja, da je več podatkov boljše, vendar se donosi dodajanja podatkov zmanjšujejo, večji kot je nabor podatkov.

Več nasvetov

• Poskrbite, da bo uporaba oznak v vaših učnih podatkih uravnotežena. Na primer: Imate štiri oznake za 100 besedilnih elementov. Prvi dve oznaki (tag1 in tag2) se uporabljata za 90 besedilnih elementov, drugi dve (tag3 in tag4) pa le za preostalih 10 besedilnih elementov. Zaradi pomanjkanja ravnovesja ima lahko vaš model težave s pravilnim napovedovanjem oznake oznake ali oznake 4.
• Prepričajte se, da model usposobite s podatki, ki so podobni tistim, za katere pričakujete, da jih boste uporabljali.

Naslednji korak

Objavite svoj model klasifikacije kategorij

Sorodne informacije

Vnaprej izdelan model klasifikacije kategorij