अपने श्रेणी वर्गीकरण मॉडल का प्रदर्शन सुधारें
यदि आपके मॉडल का प्रदर्शन वैसा नहीं है जैसा आप चाहते हैं, तो कुछ चीजें हैं जिन्हें आप आज़मा सकते हैं। ये सुझाव आपके मॉडल को संशोधित करके उसकी पूर्वानुमान क्षमता को बेहतर बनाने में आपकी सहायता कर सकते हैं।
अधिक सही ढंग से लेबल किया गया प्रशिक्षण डेटा जोड़ें
आपके पास जितना अधिक सही ढंग से लेबल किया गया प्रशिक्षण डेटा होगा, आपका मॉडल उतना ही बेहतर प्रदर्शन करेगा। उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि आपके पास हाँ/नहीं लेबल है। यदि आपके अधिकांश डेटा में केवल इस कॉलम में हां है, तो आपका AI मॉडल संभवतः इस डेटा से बहुत कुछ नहीं सीखेगा। यदि आपका डेटा सही ढंग से लेबल नहीं किया गया है, तो संभवतः मॉडल बहुत अच्छी तरह से नहीं सीख पाएगा। सही ढंग से लेबल किए गए उदाहरणों के एक छोटे से समूह से शुरुआत करना आदर्श है - संभवतः 100 या उससे कम। वहां से, आप उदाहरणों की संख्या को क्रमिक रूप से दोगुना करना जारी रख सकते हैं और प्रदर्शन में परिवर्तन को ध्यान में रखते हुए हर बार पुनः प्रशिक्षण दे सकते हैं। सामान्यतः कहा जाए तो, अधिक डेटा बेहतर होता है, लेकिन आपका डेटासेट जितना बड़ा होगा, डेटा जोड़ने पर मिलने वाला लाभ उतना ही कम होगा।
अधिक सुझाव
- सुनिश्चित करें कि आपके प्रशिक्षण डेटा में टैग का उपयोग संतुलित हो। उदाहरण के लिए: आपके पास 100 टेक्स्ट आइटम के लिए चार टैग हैं। पहले दो टैग (tag1 और tag2) का उपयोग 90 टेक्स्ट आइटमों के लिए किया जाता है, लेकिन अन्य दो (tag3 और tag4) का उपयोग केवल शेष 10 टेक्स्ट आइटमों पर किया जाता है। संतुलन की कमी के कारण आपके मॉडल को tag3 या tag4 का सही अनुमान लगाने में कठिनाई हो सकती है।
- सुनिश्चित करें कि आप अपने मॉडल को उस डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित करें जो उस मॉडल के उपयोग की अपेक्षा के समान हो।
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