Poboljšajte performanse vašeg modela klasifikacije kategorija

Ako performanse vašeg modela nisu tamo gde želite da bude, postoji nekoliko stvari koje možete probati. Ovi saveti vam mogu pomoći da podesite svoj model kako biste poboljšali njegovu prediktivnu moć.

Dodajte više ispravno označenih podataka o obuci

Što više ispravno označene podatke o obuci imate, to će vaš model bolje raditi. Na primer, recimo da imate oznaku Da / Ne. Ako većina vaših podataka ima samo Da u ovoj koloni, vaš AI model verovatno neće mnogo naučiti iz ovih podataka. Ako vaši podaci nisu pravilno označeni, model verovatno neće dobro naučiti. Idealno je početi sa malim setom pravilno označenih primera - možda 100 ili manje. Odatle možete nastaviti da udvostručujete broj primera iterativno i svaki put se prekvalifikujete, primećujući promenu performansi. Uopšteno govoreći, više podataka je bolje, ali postoje sve manji prinosi za dodavanje podataka veći vaš skup podataka.

Još saveta

• Uverite se da je vaša upotreba oznaka uravnotežena u vašim podacima o obuci. Na primer: Imate četiri oznake za 100 tekstualnih stavki. Prve dve oznake (tag1 i tag2) se koriste za 90 tekstualnih stavki, ali druge dve (tag3 i tag4) se koriste samo na preostalih 10 tekstualnih stavki. Nedostatak ravnoteže može dovesti do toga da se vaš model bori da pravilno predvidi tagKSNUMKS ili tagKSNUMKS.
• Uverite se da trenirate svoj model koristeći podatke koji su slični onome za šta očekujete da koristite model.

Sledeći korak

Objavite svoj model klasifikacije kategorija

Srodne informacije

Kategorija klasifikacija izgrađen model