Section outline

  • Napovedno točnost tehnik strojnega učenja vedno vrednotimo na testni množici, to je na podatkih, ki jih nismo uporabili pri gradnji modela. Vrednotimo kvantitativno, to je, izračunamo napovedno točnost, ki jo pridobimo z izbrano mero točnosti. Med številnimi merami, ki se uporabljajo za ocenjevanje uspešnosti regresijskih metod, predstavimo dve: koren povprečne kvadrirane napake (RMSE) in delež razložene variance (R2). Prednosti slednje je v razponu in interpretaciji: slabši modeli bodo imeli R2 blizu nič, boljši pa blizu 1. Za oceno teh mer tipično ne uporabimo eno samo testno množico, ampak mere izračunamo s ponavljanjem deljenja podatkov na učne in testne, kjer vsakič pridobimo za delitev specifično vrednost mere kvalitete in potem poročamo o povprečni vrednosti teh mer. V ta namen lahko uporabimo na primer tehniko prečnega preverjanja. Predavanja
    Koda s predavanj