Без названия (1)

1.

Оценка и выбор модели (Дисциплина SMMO
4221)
В презентации мы рассмотрим основные аспекты выбора и оценки
моделей в контексте дисциплины SMMO 4221. Обсудим критерии оценки
моделей и ключевые метрики качества, которые помогают определить
их эффективность. Также рассмотрим методы борьбы с переобучением и
недообучением, регуляризацию и кросс-валидацию как инструменты для
оптимизации моделей.
Автор фото: Diego González на Unsplash

2.

Критерии оценки моделей
Критерии оценки моделей включают в себя точность прогнозирования, которая измеряется с помощью метрик,
таких как среднеквадратичная ошибка и коэффициент детерминации.
Важно также учитывать обобщающую способность
Наконец, необходимо оценивать
модели, её способность корректно работать на
интерпретируемость модели, чтобы понимать
новых данных, что проверяется через кросс-
логику её работы и доверять результатам.
валидацию.

3.

Метрики качества
Метрики качества позволяют оценить производительность модели
машинного обучения и её способность обобщать на новых данных. К
основным метрикам относятся точность, полнота и F1-мера, которые
помогают сравнивать различные модели и выбирать наиболее
эффективную для решения конкретной задачи.
Выбор метрики зависит от типа задачи (классификация, регрессия) и
целей исследования, что важно учитывать при оценке качества модели.
Автор фото: Umanoide на Unsplash

4.

Переобучение и недообучение
Переобучение модели происходит, когда алгоритм
Недообучение возникает, когда модель
слишком точно подстраивается под обучающие
недостаточно обучена и не может выявить
данные, теряя при этом способность к обобщению
сложные зависимости в данных, что также
и показывая плохие результаты на новых данных.
приводит к низкой точности предсказаний на
тестовой выборке. Для избежания этих проблем
важно правильно настроить параметры модели и
использовать кросс-валидацию для оценки её
эффективности.

5.

Регуляризация
Регуляризация — это техника, используемая для предотвращения
переобучения модели путём введения дополнительных ограничений на
параметры.
Она помогает улучшить обобщающую способность модели на новых
данных, снижая риск чрезмерной адаптации к обучающей выборке.
Применение регуляризации способствует более стабильному и
предсказуемому поведению модели в различных условиях.
Автор фото: Marija Zaric на Unsplash

6.

Кросс-валидация
Кросс-валидация — это метод оценки
Этот подход обеспечивает более надёжную оценку
производительности модели машинного обучения,
обобщающей способности модели, поскольку
который позволяет минимизировать смещение и
учитывает различные подвыборки данных и
дисперсию за счёт разделения данных на
позволяет избежать переобучения, что особенно
обучающую и валидационную выборки.
важно при выборе оптимальной модели для задач
SMMO. Применение кросс-валидации способствует
повышению точности и стабильности результатов в
условиях ограниченного объёма данных.

7.

Выбор модели
При выборе модели для решения задачи машинного обучения
необходимо учитывать специфику данных, цели и ограничения проекта.
Важно провести предварительный анализ данных и определить
наиболее подходящие алгоритмы, учитывая их способность к
обобщению и риск переобучения.
Рекомендуется также использовать кросс-валидацию для оценки
производительности модели на независимых данных.
Автор фото: Tanya Barrow на Unsplash

8.

Примеры моделей
В рамках дисциплины SMMO 4221 «Статистические
Также обсудим деревья решений — мощный
методы машинного обучения» рассмотрим
инструмент, позволяющий визуализировать
несколько примеров моделей: линейную
логические правила, по которым модель
регрессию, которая широко используется для
принимает решения. Эти модели являются основой
прогнозирования числовых значений, и
для более сложных алгоритмов и предоставляют
логистическую регрессию, применяемую для задач
ценные инсайты в процессе выбора оптимальной
классификации.
модели для конкретной задачи.

9.

Применение моделей в SMMO
Модели машинного обучения в SMMO применяются для анализа
поведения аудитории в социальных сетях, позволяя выявить тенденции и
предпочтения пользователей.
Это помогает оптимизировать контент и рекламные кампании, повышая
их эффективность и вовлечённость пользователей. Применение таких
моделей способствует более точному таргетингу и персонализации
общения с аудиторией, что критически важно для достижения
маркетинговых целей.
Автор фото: Kin Shing Lai на Unsplash

10.

Практические рекомендации
При оценке и выборе модели машинного обучения
Также полезно сравнивать модели на различных
важно учитывать не только точность, но и
наборах данных, чтобы определить их
интерпретируемость модели, чтобы понимать
обобщающую способность и устойчивость к
логику её работы. Рекомендуется использовать
изменениям условий.
кросс-валидацию для более точной оценки
производительности модели и избегать
переобучения, применяя регуляризацию и выбирая
соответствующие гиперпараметры.

11.

Спасибо за внимание!
Спасибо за внимание. В этой презентации мы рассмотрели основные аспекты выбора моделей в контексте дисциплины SMMO
4221, включая критерии оценки, метрики качества и методы регуляризации для предотвращения пере- и недообучения
моделей. Мы также обсудили примеры моделей и их применение в SMMO, а также дали практические рекомендации по
выбору моделей.