Làm thế nào để đánh giá dự đoán của bạn Phân tích chính xác - núm vú

Khi phân tích chất lượng của mô hình tiên đoán, bạn sẽ muốn đo độ chính xác của nó. Một mô hình dự báo chính xác hơn, nó hữu ích hơn cho việc kinh doanh, đó là một dấu hiệu về chất lượng của nó. Tất cả đều tốt - ngoại trừ khi sự kiện được dự đoán là rất hiếm. Trong trường hợp này, tính chính xác cao của mô hình tiên đoán có thể là vô nghĩa.

Ví dụ: nếu xác suất xảy ra sự kiện hiếm xảy ra là 5 phần trăm, một mô hình chỉ đơn giản trả lời & ldquo; không có & rdquo; tất cả các thời gian khi được hỏi liệu sự kiện hiếm có xảy ra sẽ là đúng 95% thời gian. Nhưng một mô hình như vậy có ích như thế nào?

Vì vậy, nếu doanh nghiệp của bạn phải giải quyết thường xuyên với các sự kiện hiếm hoi (nếu điều đó là có thể), không dựa vào tính chính xác một mình như một thước đo độ tin cậy của mô hình.

Trong trường hợp này, bạn có thể đánh giá hiệu quả và chất lượng của một mô hình dự báo dựa trên mức độ khả năng xảy ra sự kiện hiếm hoi. Một số liệu hữu ích để làm theo là để chỉ định loại lỗi bạn có thể chấp nhận từ mô hình và bạn không thể.

Đây là một danh sách nhanh các cách khác để đánh giá mô hình của bạn:

• Kiểm tra xem sản phẩm của mô hình có đáp ứng các tiêu chí đánh giá của bạn hay không.

• Thiết lập một chiến lược kiểm thử để bạn có thể thử nghiệm mô hình của mình một cách liên tục và liên tục.

• Đo lường mô hình đáp ứng các mục tiêu kinh doanh mà nó được xây dựng như thế nào.

• Đánh giá rủi ro của việc triển khai mô hình trực tiếp.

Giúp đánh dấu quá mức. Khi xây dựng mô hình dự báo, lưu ý rằng tập dữ liệu của bạn chỉ là một mẫu của toàn bộ dân cư. Sẽ luôn có các yếu tố không xác định mà dữ liệu của bạn không thể tính, không có vấn đề gì.

• Tiếp cận phân tích mô hình tiên đoán của bạn một cách thận trọng, bắt đầu với danh sách kiểm tra nhanh này:

• Chuẩn bị dữ liệu của bạn với sự cần mẫn tối đa trước khi sử dụng nó để đào tạo mô hình của bạn.

• Cẩn thận hãy xem xét những điều ngoại lệ trước khi đưa hoặc loại trừ chúng.

• Luôn cảnh giác khi thử nghiệm và đánh giá lặp lại.

• Kiểm tra chéo dữ liệu mẫu và dữ liệu thử nghiệm để tránh xa quá mức.

• Tham khảo ý kiến ​​các chuyên gia kiến ​​thức về miền của bạn thường xuyên và hợp lý.