模型的业务原理与评估指标应用

文章预览

什么是机器学习模型？ ”机器学习涉及到机器学习算法和模型的使用。“算法”是在数据上运行以创建机器学习“模型”的过程；“模型”是运行在数据上的机器学习算法的输出。“ 机器学习模型是一种算法的表达，它通过梳理海量数据来查找模式或进行预测。机器学习 (ML) 模型由数据助力，是人工智能的数学引擎。 例如，适用于计算机视觉的 ML 模型能够在实时视频中识别汽车和行人。适用于自然语言处理的 ML 模型则能够翻译单词和句子。 如何评估模型的性能？ 任何一个训练学习好的模型，都需要通过客观地评估模型的性能，以确保模型能够实际运用到业务场景中。考察模型的性能一般有2个方面： 1. 拟合能力（或者模型的偏差） ： 是指对历史数据的拟合程度或者精确程度，模型在历史数据集上的性能良好（准确率/错误率等），其拟合能力 ………………………………