Video: Cristina Ciobănașu || Test de cunoaștere 2024
Atunci când analizați calitatea unui model de predicție, veți dori să măsurați precizia acestuia. Cu cât este mai corect o prognoză a modelului, cu atât este mai utilă pentru afacere, ceea ce indică calitatea acestuia. Toate acestea sunt bune - cu excepția cazului în care evenimentul prezis este rar. În acest caz, precizia mare a modelului predictiv poate fi lipsită de sens.
De exemplu, dacă probabilitatea unui eveniment rar să apară este de 5%, un model care răspunde pur și simplu & ldquo; nu & rdquo; tot timpul când a fost întrebat dacă evenimentul rar a avut loc ar fi corect 95 la sută din timp. Dar cât de util ar fi un astfel de model?
În acest caz, puteți evalua eficacitatea și calitatea unui model predictiv în funcție de cât de probabil va fi evenimentul rar. O valoare utilă care trebuie urmată este să specificați tipurile de erori pe care le puteți accepta din model și pe care nu le puteți accepta.
Verificați dacă rezultatul modelului respectă criteriile dvs. de evaluare.
-
Creați o strategie de testare pentru a vă putea testa modelul în mod repetat și în mod consecvent.
-
Măsurați cât de bine îndeplinește modelul obiectivele de afaceri pentru care a fost construit.
-
Evaluați riscurile de utilizare a modelului în direct.
-
Abordați cu atenție analiza modelului dvs. de predicție, începând cu această listă rapidă de verificare:
-
Pregătiți-vă datele cu cea mai mare diligență înainte de a le utiliza pentru a instrui modelul.
-
Luați în considerare cu atenție valori excepționale înainte de a le include sau de a le exclude.
-
Rămâne vigilent în testarea și evaluarea repetată.
-
Verificați datele esantionului si datele de testare pentru a evita suprasolicitarea.
-
Consultă-ți experții în domeniul cunoștințelor domeniului de multe ori și în mod corespunzător.
