Uczenie maszynowe w Pythonie

Rozdział 11. Ocena modelu

11.0. Wprowadzenie

W tym rozdziale przedstawię strategie oceny jakości modelu za pomocą algorytmów uczenia maszynowego. Prezentacja oceny modelu przed omówieniem zagadnień związanych z ich tworzeniem może się wydawać dziwnym zabiegiem, jednak w tym szaleństwie tkwi pewna metoda. Model jest tylko na tyle użyteczny, na ile dobra jest jakość generowanych przez niego prognoz. Dlatego też podstawowym celem nie jest tworzenie modelu (co będzie łatwym zadaniem), ale opracowanie wysokiej jakości modelu (co jest już bardzo trudne). Zanim więc przejdę do przedstawienia niezliczonych algorytmów uczenia maszynowego, najpierw pokażę, jak można ocenić generowane przez nie modele.

11.1. Modele sprawdzianu krzyżowego

Problem

Chcesz ...