Τι να κάνετε αν το τεστ έχει ήδη χρησιμοποιηθεί και έδειξε κακό αποτέλεσμα;

Αν η δοκιμή του μοντέλου μηχανικής μάθησης έχει ήδη χρησιμοποιηθεί και έχει δείξει κακό αποτέλεσμα, πρέπει να ληφθούν τα εξής βήματα:

• Ανάλυση των αιτίων του κακού αποτελέσματος. Ίσως τα δεδομένα δοκιμής να μην αντικατοπτρίζουν την πραγματική εργασία, ή το μοντέλο να είναι υπερπροσαρμοσμένο.
• Έλεγχος της ποιότητας των δεδομένων. Σφάλματα, θόρυβος ή ανισορροπία στα δεδομένα μπορεί να επηρεάσουν το αποτέλεσμα.
• Αναθεώρηση των μετρικών αξιολόγησης. Ίσως οι επιλεγμένες μετρικές να μην είναι κατάλληλες για την συγκεκριμένη εργασία.
• Βελτίωση του μοντέλου. Δοκιμάστε άλλους αλγόριθμους, ρυθμίστε τις υπερπαραμέτρους, προσθέστε κανονικοποίηση.
• Χρήση διασταυρωμένης επικύρωσης. Αυτό θα βοηθήσει στην πιο αξιόπιστη αξιολόγηση της ποιότητας.
• Ενημέρωση του σετ δοκιμών. Προσθέστε νέα, πιο σχετικά δεδομένα για δοκιμή.

Έτσι, ένα κακό αποτέλεσμα είναι ένα σήμα για βελτίωση του μοντέλου, των δεδομένων ή της διαδικασίας αξιολόγησης, και όχι λόγος να απορρίψετε εντελώς τη δοκιμή.