यह निर्धारित करना कि मशीन लर्निंग मॉडल ठीक से प्रशिक्षित है या नहीं, मॉडल विकास प्रक्रिया का एक महत्वपूर्ण पहलू है। जबकि किसी मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने में सटीकता एक महत्वपूर्ण मीट्रिक (या यहां तक कि एक प्रमुख मीट्रिक) है, यह एक अच्छी तरह से प्रशिक्षित मॉडल का एकमात्र संकेतक नहीं है। 90% से अधिक सटीकता प्राप्त करना सभी मशीन सीखने के कार्यों के लिए एक सार्वभौमिक सीमा नहीं है। सटीकता का स्वीकार्य स्तर संबोधित की जा रही विशिष्ट समस्या के आधार पर भिन्न हो सकता है।
सटीकता इस बात का माप है कि मॉडल कितनी बार की गई सभी भविष्यवाणियों में से सही भविष्यवाणियां करता है। इसकी गणना सही भविष्यवाणियों की संख्या को भविष्यवाणियों की कुल संख्या से विभाजित करके की जाती है। हालाँकि, अकेले सटीकता किसी मॉडल के प्रदर्शन की पूरी तस्वीर प्रदान नहीं कर सकती है, खासकर ऐसे मामलों में जहां डेटासेट असंतुलित है, जिसका अर्थ है कि प्रत्येक वर्ग के उदाहरणों की संख्या में महत्वपूर्ण अंतर है।
सटीकता के अलावा, मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन का आकलन करने के लिए अन्य मूल्यांकन मेट्रिक्स जैसे परिशुद्धता, रिकॉल और एफ 1 स्कोर का आमतौर पर उपयोग किया जाता है। प्रिसिजन सभी सकारात्मक भविष्यवाणियों में से सच्ची सकारात्मक भविष्यवाणियों के अनुपात को मापता है, जबकि रिकॉल सभी वास्तविक सकारात्मकताओं में से सच्ची सकारात्मक भविष्यवाणियों के अनुपात की गणना करता है। एफ1 स्कोर परिशुद्धता और रिकॉल का हार्मोनिक माध्य है और दो मेट्रिक्स के बीच संतुलन प्रदान करता है।
यह निर्धारित करते समय कि कोई मॉडल ठीक से प्रशिक्षित है या नहीं, समस्या की विशिष्ट आवश्यकताओं पर विचार करना आवश्यक है। उदाहरण के लिए, एक चिकित्सा निदान कार्य में, सटीक भविष्यवाणियां सुनिश्चित करने और गलत निदान से बचने के लिए उच्च सटीकता प्राप्त करना महत्वपूर्ण है। दूसरी ओर, धोखाधड़ी का पता लगाने वाले परिदृश्य में, अधिक से अधिक धोखाधड़ी के मामलों को पकड़ने के लिए उच्च रिकॉल अधिक महत्वपूर्ण हो सकता है, यहां तक कि कुछ झूठी सकारात्मकता की कीमत पर भी।
इसके अलावा, किसी मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन न केवल प्रशिक्षण डेटा पर बल्कि उसकी सामान्यीकरण क्षमताओं का आकलन करने के लिए एक अलग सत्यापन डेटासेट पर भी किया जाना चाहिए। ओवरफिटिंग, जहां एक मॉडल प्रशिक्षण डेटा पर अच्छा प्रदर्शन करता है लेकिन अदृश्य डेटा पर खराब प्रदर्शन करता है, सत्यापन मेट्रिक्स के माध्यम से पता लगाया जा सकता है। क्रॉस-वैलिडेशन जैसी तकनीकें ओवरफिटिंग को कम करने और मॉडल के प्रदर्शन का अधिक मजबूत मूल्यांकन प्रदान करने में मदद कर सकती हैं।
जबकि सटीकता किसी मॉडल के प्रदर्शन का एक प्रमुख संकेतक है, परिशुद्धता, रिकॉल और एफ 1 स्कोर जैसे अन्य मैट्रिक्स के साथ-साथ समस्या डोमेन की विशिष्ट आवश्यकताओं पर विचार करना आवश्यक है। सटीकता के लिए कोई निश्चित सीमा नहीं है जो सार्वभौमिक रूप से लागू होती है, और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में इसकी प्रभावशीलता सुनिश्चित करने के लिए विभिन्न मैट्रिक्स और सत्यापन तकनीकों को ध्यान में रखते हुए एक मॉडल का मूल्यांकन व्यापक होना चाहिए।
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