Bagaimana Mengkodekan Prediksi Analitik Anda dengan akurat - dummies

Saat menganalisis kualitas model prediksi, Anda ingin mengukur keakuratannya. Perkiraan model yang lebih akurat membuat, semakin bermanfaat bagi bisnis, yang merupakan indikasi kualitasnya. Ini semua baik - kecuali saat kejadian yang diprediksi jarang terjadi. Dalam kasus tersebut, akurasi model prediktif yang tinggi mungkin tidak ada artinya.

Misalnya, jika probabilitas kejadian langka terjadi adalah 5 persen, model yang hanya menjawab & ldquo; tidak & rdquo; Sepanjang waktu ketika ditanya apakah kejadian yang jarang terjadi akan benar 95 persen dari waktu. Tapi bagaimana berguna model seperti itu?

Jadi, jika bisnis Anda harus ditangani secara rutin dengan kejadian langka (jika hal itu memungkinkan), jangan mengandalkan ketepatan saja sebagai ukuran keandalan model Anda.

Dalam kasus seperti itu, Anda dapat mengevaluasi keefektifan dan kualitas model prediktif dalam terang seberapa besar kemungkinan kejadian langka tersebut terjadi. Metrik yang berguna untuk diikuti adalah menentukan jenis kesalahan yang dapat Anda terima dari model dan yang tidak dapat Anda lakukan.

Berikut adalah daftar singkat cara lain untuk mengevaluasi model Anda:

• Periksa untuk melihat apakah keluaran model memenuhi kriteria evaluasi Anda.

• Rancang strategi pengujian agar Anda dapat menguji model Anda berulang kali dan konsisten.

• Ukur seberapa baik model tersebut memenuhi tujuan bisnis yang dibangunnya.

• Menilai risiko penggunaan model hidup.

Membantu memadamkan overfitting. Saat membangun model prediktif, ingatlah bahwa kumpulan data Anda hanyalah sampel dari keseluruhan populasi. Akan selalu ada faktor yang tidak diketahui bahwa data Anda tidak dapat diperhitungkan, tidak peduli apa.

• Dekati analisis model prediktif Anda dengan hati-hati, dimulai dengan daftar periksa cepat ini:

• Siapkan data Anda dengan sangat teliti sebelum menggunakannya untuk melatih model Anda.

• Pertimbangkan dengan seksama outlier sebelum memasukkan atau mengecualikannya.

• Tetap waspada dalam pengujian dan evaluasi berulang.

• Periksa data sampel dan uji silang untuk menghindari overfitting.

• Konsultasikan dengan pakar pengetahuan domain Anda secara sering dan tepat.