Leistung des Kategorieklassifizierungsmodells verbessern
Wenn Ihre Modellleistung nicht Ihren Vorstellungen entspricht, können Sie verschiedene Dinge ausprobieren. Diese Tipps können Ihnen helfen, Ihr Modell zu optimieren, um dessen Vorhersageleistung zu verbessern.
Hinzufügen von korrekt gekennzeichneten Trainingsdaten
Je korrekter Ihre Trainingsdaten gekennzeichnet sind, desto besser ist die Leistung Ihres Modells. Wir nehmen einmal an, dass es die Beschriftung „Ja/Nein“ gibt. Wenn die meisten Ihrer Daten nur ein Ja in dieser Spalte haben, wird Ihr KI-Modell wahrscheinlich nicht viel aus diesen Daten lernen. Wenn Ihre Daten nicht korrekt gekennzeichnet sind, wird das Modell wahrscheinlich nicht sehr gut lernen. Es ist ideal, mit einem kleinen Satz korrekt beschrifteter Beispiele zu beginnen – vielleicht 100 oder weniger. Von dort aus können Sie die Anzahl der Beispiele iterativ weiter verdoppeln und jedes Mal neu trainieren, wobei Sie die Leistungsänderung notieren. Im Allgemeinen sind mehr Daten besser, aber es gibt immer weniger Vorteile aus dem Hinzufügen von Daten, je größer Ihr DataSet wird.
Weitere Tipps
- Achten Sie auf eine ausgewogene Verwendung von Tags in Ihren Trainingsdaten. Beispiel: Sie haben vier Tags für 100 Textelemente. Die beiden ersten Tags (tag1 und tag2) werden für 90 Textelemente verwendet, die anderen beiden (tag3 und tag4) werden nur für die restlichen 10 Textelemente verwendet. Das fehlende Gleichgewicht kann dazu führen, dass Ihr Modell Schwierigkeiten hat, die richtigen Vorhersagen von tag3oder tag4 zu treffen.
- Stellen Sie sicher, dass Sie Ihr Modell mit Daten trainieren, die denen entsprechen, für die Sie das Modell voraussichtlich verwenden werden.
Nächster Schritt
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