Att regelbundet utvärdera prestandan hos algoritmer och modeller som används i automatiserade analysprocesser är avgörande för att säkerställa deras effektivitet och hitta områden för förbättringar.

Korsvalidering: Dela upp din datauppsättning i tränings- och testundergrupper och använd korsvalideringstekniker som k-faldig eller stratifierad korsvalidering. Detta gör att du kan bedöma modellens prestanda på flera delmängder av data, vilket minskar risken för över- eller underanpassning. Mät relevanta mätvärden som noggrannhet, precision, återkallelse, F1-poäng eller area under the curve (AUC) för att utvärdera modellens prestanda.

Förvirringsmatris: Konstruera en förvirringsmatris för att visualisera din modells prestanda. Förvirringsmatrisen visar de sanna positiva, sanna negativa, falska positiva och falska negativa förutsägelserna som modellen gör. Du kan beräkna olika mätvärden från förvirringsmatrisen såsom noggrannhet, precision, återkallelse och F1-poäng, som ger insikter om modellens prestanda för olika klasser eller etiketter.

Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve: Använd ROC-kurvan för att utvärdera prestandan för binära klassificeringsmodeller. ROC-kurvan plottar den sanna positiva frekvensen mot den falska positiva frekvensen vid olika klassificeringströsklar. AUC-poängen härledd från ROC-kurvan är ett vanligt använda mått för att mäta modellens förmåga att skilja mellan klasser. Ett högre AUC-poäng visar bättre prestanda.

Precision-Recall Curve: Överväg att använda precision-recall-kurvan för obalanserade datauppsättningar eller scenarier där fokus ligger på positiva instanser. Denna kurva plottar precision mot återkallelse vid olika klassificeringströsklar. Kurvan ger insikter i avvägningen mellan precision och återkallelse och kan vara till hjälp för att bedöma modellprestanda när klassfördelningen är ojämn.

Jämförelse med baslinjemodeller: Ställ in baslinjemodeller som representerar enkla eller naiva tillvägagångssätt för det problem du försöker lösa. Jämför prestandan för dina algoritmer och modeller mot dessa baslinjer för att förstå vilket mervärde de ger. Den här jämförelsen hjälper till att bedöma den relativa förbättringen som uppnås av dina automatiserade analysprocesser.

A/B-testning: Om möjligt, utför A/B-testning genom att köra flera versioner av dina algoritmer eller modeller samtidigt och jämföra deras prestanda. Tilldela slumpmässigt inkommande dataprover till olika versioner och analysera resultaten. Denna metod låter dig mäta effekten av ändringar eller uppdateringar av dina algoritmer och modeller på ett kontrollerat och statistiskt signifikant sätt.

Feedback från analytiker och ämnesexperter: Sök feedback från analytiker och experter som arbetar nära det automatiserade analyssystemet. De kan ge insikter baserat på sin domänexpertis och praktiska erfarenhet. Samla in feedback om noggrannheten, relevansen och användbarheten av resultaten som genereras av algoritmerna och modellerna. Inkludera deras input för att förfina och förbättra systemets prestanda.

Kontinuerlig övervakning: Implementera ett system för att övervaka den pågående prestandan för dina algoritmer och modeller i realtid. Detta kan inkludera övervakningsstatistik, varningar eller mekanismer för upptäckt av anomalier. Spåra nyckelprestandaindikatorer (KPI:er) och jämför dem med fördefinierade trösklar för att identifiera eventuella prestandaförsämringar eller avvikelser som kan kräva utredning.

Vi anser att det är viktigt att regelbundet utvärdera prestandan för dina algoritmer och modeller, med hänsyn till de specifika målen, datamängder och utvärderingsmått som är relevanta för dina automatiserade analysprocesser. Genom att använda dessa metoder kan du bedöma prestandan, identifiera förbättringsområden och fatta välgrundade beslut för att förbättra effektiviteten hos ditt automatiserade analyssystem.

Copyright 2023 Treadstone 71