تحسين أداء نموذج تصنيف الفئات
إذا لم يعجبك أداء نموذجك، فهناك بعض الأشياء التي يمكنك تجربتها. يمكن أن تساعدك هذه النصائح في تعديل النموذج لتحسين قدرته التنبؤية.
أضف المزيد من بيانات التدريب المصنفة بشكل صحيح
كلما تم تصنيف بيانات التدريب بشكل صحيح، كان أداء نموذجك أفضل. على سبيل المثال، لنفترض أن لديك التصنيف نعم/لا. إذا كانت معظم بياناتك بها نعم فقط في هذا العمود، فلن يتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي الكثير من هذه البيانات على الأرجح. إذا لم تكن بياناتك مصنفة بطريقة صحيحة، فمن المحتمل ألا يتعلم النموذج جيدًا. من المثالي البدء بمجموعة صغيرة من الأمثلة المصنفة بطريقة صحيحة - ربما 100 أو أقل. ومن هناك، يمكنك الاستمرار في مضاعفة عدد الأمثلة بشكل متكرر وإعادة التدريب في كل مرة، مع ملاحظة التغيير في الأداء. وبشكل عام، من الأفضل استخدام مزيد من البيانات، ولكن هناك عوائد متناقصة لإضافة البيانات كلما ازداد حجم مجموعة بياناتك.
المزيد من التلميحات
- تأكد من موازنة استخدامك العلامات في بيانات التدريب. على سبيل المثال: لديك أربع علامات لمئة عنصر نصي. يتم استخدام أول علامتين (tag1 وtag2) لتسعين عنصرًا نصيًا، ولكن يتم استخدام العلامتين المتبقيتين (tag3 وtag4) للعناصر النصية العشرة المتبقية. قد يؤدي عدم التوازن إلى منع النموذج من تنبؤ tag3 أو tag4 بشكل صحيح.
- تأكد من تدريب نموذج باستخدام بيانات مماثلة لتلك التي تتوقعها للنموذج.