检验深度学习模型是否有效主要需要:
一、划分测试集
将一部分数据(10% – 30%)用于测试集。
不参与训练,只用于最终评估模型。
二、监督指标
根据 problme 类型选择监督指标。如:
- 分类问题: 准确率、召回率、F1 分数 等
- 回归问题:RMSE、MAE 等
三、无监督指标
可选使用无监督指标。 如:
- 熵
- 互信息量
四、可视化
对结果进行可视化,辅助分析。
比如:混淆矩阵、ROC 曲线等。
五、多轮验证
重复多次划分和验证,得出更可信的指标。
六、对比基准
对比其他 algoritms 或随机猜测的效果。
看看有没有超过基准。
总的来说,评估一个有效的深度学习模型需要:
1.划分测试集
2.选择监督/无监督指标
3.可视化结果
4.多轮验证结果
5.对比基准效果
这些步骤可以:
- 干净地划分数据集
- 通过量化指标客观评价模型
- 可视化帮助分析结果
- 多次验证得出稳定结论
- 判断模型是否超过随机猜测
只有通过实验证明模型有效,才能放心部署使用。