E ʻike i nā ana loiloi koʻikoʻi
Ma ke ao ikaika o ka Mīkini Aʻo, he mea koʻikoʻi ka loiloi pololei ʻana i ka hana ʻana o ke kumu hoʻohālike. Hōʻike kēia aʻo iā ʻoe i nā ana loiloi koʻikoʻi. He mea koʻikoʻi e hoʻoholo ai i ka pono o kahi hoʻohālike ML. E alakaʻi ʻia ʻoe ma o nā nuances o nā metric like ʻole, e like me ka precision, sensitivity, a me ka kikoʻī, kahi mea koʻikoʻi i ka hoʻoholo ʻana i ka maikaʻi o kahi kumu hoʻohālike.
Ke holomua nei ʻoe, e aʻo ʻoe e wehewehe koʻikoʻi i kēia mau ana, e hiki ai iā ʻoe ke hana i nā loiloi ʻike a pololei. He mea waiwai nui kēia mākau ma ka ʻoihana ʻoihana, kahi e hiki ai i nā hoʻoholo e pili ana i ka ʻikepili hilinaʻi ke loaʻa ka hopena nui i ka holomua o kahi ʻoihana.
Eia hou, hoʻoikaika ka hoʻomaʻamaʻa ʻana i ke koʻikoʻi o ka cross-validation, kahi ʻenehana e kōkua e hōʻoia i ka paʻa o kāu kumu hoʻohālike a hiki ke hoʻonui i ka ʻikepili hou. E hoʻolauna pū ʻia ʻoe i nā ʻano no ka hoʻoponopono ʻana i nā ʻikepili imbalanced, kahi paʻakikī maʻamau i ke kula o ka mīkini aʻo.
Hoʻohonu ʻana i nā ʻenehana hōʻoia
E luʻu hoʻi ʻoe i loko o nā ʻenehana hōʻoia hōʻoia ʻana i ka mīkini aʻoaʻo. Kau ʻia ka manaʻo koʻikoʻi i ka cross-validation, kahi ʻano e loiloi i ka hiki o ke kumu hoʻohālike e hoʻonui, me ka hoʻohana ʻana i nā ʻāpana ʻikepili like ʻole no ke aʻo ʻana a me ka hoʻāʻo ʻana. Pono kēia ʻenehana no ka pale ʻana i ka overfitting a e hōʻoia i ka paʻa a me ka hilinaʻi o kāu kumu hoʻohālike.
E hoʻolauna pū ʻia ʻoe i nā manaʻo e like me ka pihi ROC a me kahi ma lalo o ka pihi (AUC), nā mea hana waiwai no ka loiloi ʻana i ka hana o nā kumu hoʻohālike. E kōkua kēia mau manaʻo iā ʻoe e hoʻomaopopo hohonu pehea e loiloi ai i ka maikaʻi a me ka hilinaʻi o kahi kumu hoʻohālike, e hāʻawi ana i kahi kānana nuanced o ka hana hoʻohālike.
Eia kekahi, ke alakaʻi nei ke aʻo ʻana iā ʻoe ma o nā hana kūpono e hoʻokō i kēia mau loiloi loiloi, hāʻawi iā ʻoe i nā hiʻohiʻona ola maoli a me nā haʻawina hihia e hōʻike i nā manaʻo theoretical. E kōkua kēia hana lima iā ʻoe e loaʻa ka hilinaʻi a me ka mākaukau i ka loiloi ʻana i nā hiʻohiʻona ML.
Hoʻokomo iā ia i loko o ka hoʻomaʻamaʻa: Ka ʻimi a me ka wehewehe ʻana i nā hopena
Hoʻokomo ʻia ka ʻike i loaʻa i ka hana. E aʻo ʻoe pehea e kālailai a wehewehe i nā hopena o nā loiloi kumu hoʻohālike Machine Learning, kahi mākaukau koʻikoʻi no kēlā me kēia ʻoihana e makemake ana e lanakila ma kēia kahua.
E alakaʻi ʻia ʻoe ma ke kaʻina o ka nānā ʻana i nā hopena, ke aʻo ʻana e ʻike i nā ikaika a me nā nāwaliwali o kahi kumu hoʻohālike. E ʻae kēia loiloi koʻikoʻi iā ʻoe e hana i nā ʻōlelo aʻoaʻo no ka hoʻomaikaʻi ʻana i ke kumu hoʻohālike, e kōkua ana i ka hoʻomaikaʻi ʻana i ka hana a hoʻokō i nā pahuhopu hoʻolālā o kāu hui.
E aʻo ʻoe i ka hōʻike ʻana i kāu mau ʻike me ka maopopo a me ka hoʻomaopopo ʻana, e hoʻomaʻamaʻa i ka hoʻoholo ʻana i ka ʻike i loko o kāu hui.
Ma ka haku ʻana i kēia mau mākau, hiki iā ʻoe ke hāʻawi nui i ke ʻano o ke aʻo ʻana i ka Mīkini, e kōkua ana i nā hui e hoʻokō i kā lākou mau hiʻohiʻona a hoʻomaopopo i kā lākou makemake i kahi honua ʻenehana e loli mau nei.
