Эгер тест алгач колдонулуп, жаман натыйжа көрсөткөн болсо, эмне кылуу керек?

Эгер машиналык үйрөнүү моделинин тестирлөөсү мурда колдонулуп, жаман натыйжа көрсөткөн болсо, төмөнкү кадамдарды аткаруу керек:

• Жаман натыйжалардын себептерин анализдөө. Мүмкүн, тест маалыматтары чындыкты чагылдырбайт же модель ашыкча үйрөнүп калган.
• Маалыматтардын сапатын текшерүү. Ката, шуул жана маалыматтардын тең салмаксыздыгы натыйжага таасир этиши мүмкүн.
• Баалоо метрикаларын кайра карап чыгуу. Тандалган метрикалар конкреттүү тапшырмага ылайык келбеши мүмкүн.
• Моделди өркүндөтүү. Башка алгоритмдерди сынап көрүү, гиперпараметрлерди жөндөө, регуляция кошуу.
• Кросс-валидацияны колдонуу. Бул сапатты баалоону ишенимдүү кылууга жардам берет.
• Тест топтомун жаңыртуу. Жаңы, маанилүү маалыматтарды кошуу.

Ошентип, жаман натыйжа моделди, маалыматтарды же баалоо процесин жакшыртуу белгиси болуп саналат, жана тестти толугу менен четке кагуу үчүн негиз эмес.