معیارهای ارزیابی در یادگیری ماشین – به زبان ساده

مدل یادگیری ماشین یک الگوریتم است که با استفاده از یک مجموعه داده خاص آموزش دیده و برای پیش‌بینی پاسخ یک مسئله به کار می‌رود. برای ارزیابی عملکرد نهایی مدل یادگیری ماشین، از معیارهای مختلفی استفاده می‌شود. ارزیابی مدل مرحله‌ای حیاتی در فرایند یادگیری ماشین است که در آن عملکرد مدل آموزش‌دیده به‌وسیله معیارها و روش‌های مختلف سنجیده می‌شود. اطمینان از عملکرد قابل قبول مدل در مواجهه با داده‌های جدید و از پیش دیده نشده، از اهمیت بالایی برخوردار است. در این مطلب از مجله فرادرس، به بررسی مفهوم و اهمیت ارزیابی مدل پرداخته و انواع معیارهای ارزیابی در یادگیری ماشین را مورد بحث قرار خواهیم داد.

در این مطلب، ابتدا به تعریف ارزیابی مدل خواهیم پرداخت و سپس دلیل اهمیت ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین را توضیح می‌دهیم. در ادامه، با انواع مختلف معیارهای ارزیابی در یادگیری ماشین آشنا می‌شویم و روش‌های متداولی که در ارزیابی مدل‌ها استفاده می‌شوند را بررسی خواهیم کرد. در نهایت، پس از معرفی محدودیت‌های معیارهای ارزیابی، به سوالات متداول این حوزه پاسخ خواهیم داد.

منظور از ارزیابی مدل چیست؟

ارزیابی مدل در یادگیری ماشین فرایندی است که در آن عملکرد مدل با استفاده از معیارهای مشخص، سنجیده می‌شود. این ارزیابی می‌تواند به دو صورت انجام شود:

برون‌خط (Offline): در این روش، مدل پس از تکمیل مراحل آموزش و در مرحله آزمایش مورد ارزیابی قرار می‌گیرد.

برخط (Online): این نوع ارزیابی در مرحله تولید و به عنوان قسمتی از عملیات «پایش مدل» انجام می‌شود، به این معنی که مدل به‌طور مستمر تحت نظر قرار می‌گیرد و عملکرد آن به‌صورت زنده بررسی می‌شود.

انتخاب روش ارزیابی بستگی به نوع داده‌ها و الگوریتم‌های به‌کاررفته در مدل شما دارد. به‌طور خاص، در یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)، معیارهای ارزیابی برای دو روش دسته‌بندی (Classification) و رگرسیون (Regression) متفاوت هستند:

دسته‌بندی: معیارهای ارزیابی در این روش معمولاً بر پایه ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix) هستند و شامل مواردی مانند صحت (Accuracy)، دقت (Precision)، بازیابی (Recall)، و امتیاز F1 (F1 Score) می‌شوند.

رگرسیون: در مسائل رگرسیون، ارزیابی بر اساس معیارهایی مانند میانگین قدر مطلق خطا (Mean Absolute Error | MAE) و جذر میانگین مربعات خطا (Root Mean Squared Error | RMSE) صورت می‌گیرد.

در یادگیری نظارت‌نشده (Unsupervised Learning)، ارزیابی با استفاده از معیارهایی مانند انسجام (Cohesion)، جدایی (Separation)، اطمینان (Confidence) و خطا در خروجی انجام می‌شود.

برای مثال، معیار نیم‌رخ (Silhouette) در خوشه‌بندی (Clustering) برای ارزیابی عملکرد مدل استفاده می‌شود. این معیار میزان شباهت یک داده به خوشه‌ای که در آن قرار دارد را با شباهت آن به سایر خوشه‌ها مقایسه می‌کند. این روش به‌ویژه در یادگیری نظارت‌نشده کاربرد دارد.

در هر دو روش یادگیری نظارت‌شده و یادگیری نظارت‌نشده، ارزیابی مدل معمولاً با مصورسازی (Visualization) و تحلیل گروه‌های داده انجام می‌شود. این مرحله به تحلیل‌گر کمک می‌کند تا الگوها و ویژگی‌های موجود در داده‌ها را بهتر درک کند. در نهایت، نتایج ارزیابی باید توسط یک متخصص دامنه (Domain Expert) بررسی شوند تا از صحت و کاربردی بودن آن‌ها اطمینان حاصل شود.

چرا ارزیابی مدل در یادگیری ماشین اهمیت دارد؟

همانطور که پیش‌تر اشاره شد، ارزیابی مدل یک گام ضروری در یادگیری ماشین است که به ما امکان می‌دهد تا عملکرد مدل را در برابر داده‌های جدید بسنجیم. یکی از مشکلات رایج در این فرایند، بیش‌برازش (Overfitting) است. این مشکل زمانی رخ می‌دهد که مدل در داده‌های آموزشی عملکرد خوبی از خود نشان دهد، اما در برخورد با نمونه‌های جدید، دقت کمتری دارد. ارزیابی مدل به ما این امکان را می‌دهد که بهترین مدل را انتخاب کرده و از بیش‌برازش با ارائه تخمینی واقع‌گرایانه از دقت مدل در برابر داده‌های جدید، جلوگیری کنیم. علاوه بر این، ارزیابی مدل می‌تواند ما را از محدودیت‌های موجود در مدل آگاه کند. به‌طور کلی، فرایند ارزیابی بخش حیاتی در توسعه مدل‌های یادگیری ماشین پایدار است.

انواع معیارهای ارزیابی در یادگیری ماشین

هنگام ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی‌کننده، از معیارهای مختلفی برای سنجش کارآمدی آن‌ها استفاده می‌شود. درک این معیارها به ما کمک می‌کند تا مدل‌های یادگیری ماشین را به‌طور مؤثری مقایسه و ارزیابی کنیم. در زیر، برخی از رایج‌ترین معیارهای ارزیابی آورده شده است:

ماتریس درهم ریختگی (Confusion Matrix): برای نمایش تعداد نمونه‌هایی که مدل به اشتباه دسته‌بندی کرده است، استفاده می‌شود.
صحت (Accuracy): درصد نمونه‌هایی که به‌درستی توسط مدل پیش‌بینی شده‌اند.
دقت (Precision): درصد پیش‌بینی‌های مثبت صحیح از کل پیش‌بینی‌های مثبت.
بازیابی (Recall): درصد پیش‌بینی‌های مثبت صحیح از کل نمونه‌های مثبت.
ویژگی (Specificity): درصد پیش‌بینی‌های منفی صحیح از کل نمونه‌های منفی.
امتیاز اِف‌وان (F1 Score): میانگین وزنی از دقت و بازیابی که تعادل بهتری در مشکلات نابرابر کلاس‌ها ایجاد می‌کند.
منحنی دقت-بازیابی (Precision-Recall Curve): نشان‌دهنده تعادل بین دقت و بازیابی در نقاط مختلف آستانه.
منحنی نمودار مشخصه عملکرد (ROC Curve): گرافی است که توانایی مدل را در تفکیک کلاس‌ها نشان می‌دهد.
میانگین مربعات خطا (Mean Squared Error – MSE): میانگین مربعات تفاوت بین مقادیر پیش‌بینی‌شده و واقعی.
جذر میانگین مربعات خطا (Root Mean Squared Error – RMSE): جذر MSE که به‌صورت قابل فهم‌تری نمایش می‌دهد.
میانگین قدر مطلق خطا (Mean Absolute Error – MAE): میانگین اختلاف مطلق پیش‌بینی‌ها با مقادیر واقعی.
ضریب تعیین (R-squared – Coefficient of Determination): نشان‌دهنده میزان تطابق مدل با داده‌ها.
این معیارها به ما کمک می‌کنند تا عملکرد مدل‌های پیش‌بینی‌کننده را در زمینه‌های مختلف مانند طبقه‌بندی و رگرسیون ارزیابی کنیم.

در ادامه انواع مختلف معیارهای ارزیابی در یادگیری ماشین و همچنین «یادگیری عمیق» (Deep Learning) را بررسی می‌کنیم.

ماتریس درهم ریختگی

برای درک راحت‌تر، یک مسئله «دسته‌بندی دودویی» (Binary Classification) را در نظر می‌گیریم که در آن قرار است تصویر گربه یا سگی را شناسایی کنیم، یا مسئله‌ای که در آن فرد مبتلا به سرطان است (مثبت) یا سالم بوده و نتیجه تست او منفی است.

«پاسخ‌های مثبت درست» (True Positives | TP): نمونه‌هایی که به‌درستی مثبت پیش‌بینی شده‌اند و در حقیقت نیز مثبت هستند.
«پاسخ‌های مثبت نادرست» (False Positives | FP): نمونه‌هایی که به اشتباه مثبت پیش‌بینی شده‌اند اما در حقیقت منفی هستند.
«پاسخ‌های منفی درست» (True Negatives | TN): نمونه‌هایی که به‌درستی منفی پیش‌بینی شده‌اند و در حقیقت نیز منفی هستند.
«پاسخ‌های منفی نادرست» (False Negatives | FN): نمونه‌هایی که به اشتباه منفی پیش‌بینی شده‌اند اما در حقیقت مثبت هستند.

«ماتریس درهم ریختگی» (Confusion Matrix) در واقع نمایش گرافیکی پارامترهای بالا در قالب یک ماتریس است که برای مصورسازی بهتر به‌کار می‌رود.

صحت

رایج‌ترین معیار برای ارزیابی یک مدل یادگیری ماشین، که در واقع شاخص دقیقی برای عملکرد مدل نیست. این معیار زمانی که تعداد نمونه‌های هر دسته یا کلاس تفاوت زیادی با یکدیگر داشته باشند، توصیه نمی‌شود.

TP+TN/TP+FP+TN+FN

تصور کنید یک مدل تشخیص سرطان دارید. در شرایط معمول، احتمال ابتلا به سرطان بسیار پایین است و از هر ۱۰۰ بیمار، تنها ۱۰ نفر مبتلا هستند. ما نمی‌خواهیم بیماران مبتلا به سرطان به اشتباه با تشخیص منفی نادرست یا FN نادیده گرفته شوند. اگر تمام بیماران را در دسته افرادی که سرطان ندارند قرار دهیم، این مدل به دقت ۹۰ درصد می‌رسد. در واقع، مدل یادگیری ماشین بدون انجام هیچ‌گونه کار خاصی و تنها با تشخیص سرطان برای تمام بیماران به این درصد دقت دست یافته است. به همین دلیل، به معیارهای دقیق‌تری نیاز داریم.

دقت

نسبت نمونه‌های مثبت درست (TP) به تمامی نمونه‌های مثبت پیش‌بینی شده، «دقت» (Precision) نامیده می‌شود. در این معیار، مخرج نشان‌دهنده پیش‌بینی مثبت مدل برای تمامی نمونه‌های موجود در مجموعه داده است. به طور ساده‌تر، دقت به این سوال پاسخ می‌دهد که از میان تمامی مراجعه‌کنندگانی که مثبت تشخیص داده شده‌اند، چند نفر در حقیقت بیمار هستند.

TP/TP+FP

بازیابی

نسبت نمونه‌های مثبت درست (TP) به تمامی نمونه‌هایی که در حقیقت مثبت هستند، معیار «بازیابی» (Recall) نامیده می‌شود. در این معیار، مخرج نشان‌دهنده مجموع تمامی نمونه‌های مثبت در مجموعه‌داده است. به طور ساده‌تر، بازیابی به این سوال پاسخ می‌دهد که از میان تمامی مراجعه‌کنندگان بیمار، چه نسبتی را به‌درستی پیش‌بینی کرده‌ایم.
TP/TP+FN

ویژگی

معیار «ویژگی» (Specificity) نسبت تعداد نمونه‌های منفی به کل نمونه‌های منفی پیش‌بینی‌شده است. در این معیار، مخرج تعداد نمونه‌های منفی در مجموعه‌داده است. تفاوت در نمونه‌های منفی، وجه تمایز معیار ویژگی با معیار بازیابی است. در واقع، هدف این است که بدانیم چه تعداد از مراجعه‌کنندگان که سرطان نداشته‌اند، به‌درستی پیش‌بینی کرده‌ایم که تست آن‌ها منفی است. از معیار ویژگی برای اندازه‌گیری فاصله کلاسی استفاده می‌شود.
TN/TN+FP

ضریب تعیین

ضریب تعیین یا R-squared، نسبتی از واریانس در «متغیر وابسته» (Dependent Variable) است که به‌وسیله «متغیرهای مستقل» (Independent Variables) قابل توضیح می‌باشد. مقدار ضریب تعیین بین ۰ تا ۱ متغیر است. ضریب تعیین معمولاً در «رگرسیون خطی» (Linear Regression) استفاده می‌شود، اما در سایر الگوریتم‌ها نیز کاربرد دارد.

لازم به ذکر است که انتخاب معیار ارزیابی مناسب به نوع مسئله و ویژگی‌های داده‌ها بستگی دارد. علاوه بر این، برای درک بهتر عملکرد مدل، توصیه می‌شود که همزمان چندین معیار ارزیابی را مورد تحلیل و بررسی قرار دهید.

روش های ارزیابی مدل

ارزیابی مدل شامل مجموعه‌ای از روش‌هاست که هدف آن‌ها سنجش عملکرد و کیفیت مدل‌های یادگیری ماشین است. در این فرایند، اطلاعاتی درباره نقاط قوت، محدودیت‌ها و کارایی مدل به‌دست می‌آوریم. انتخاب مدل مناسب، بهینه‌سازی و بهبود نتایج نهایی از جمله مزایای استفاده از روش‌های ارزیابی مدل است که تاکنون در بسیاری از زمینه‌ها مؤثر واقع شده است. در ادامه این مطلب از مجله فرادرس، دو نمونه از روش‌های پرکاربرد ارزیابی مدل را توضیح داده و مورد بررسی قرار می‌دهیم.

تقسیم داده

تقسیم مجموعه‌داده: اولین مرحله در تقسیم داده‌ها به دو گروه آموزش و آزمون، تفکیک مجموعه‌داده به دو زیرمجموعه مجزا به نام‌های «مجموعه آموزشی» (Training Set) و «مجموعه آزمون» (Test Set) است. در این مرحله، از مجموعه آموزشی برای آموزش مدل استفاده می‌شود، در حالی که مجموعه آزمون به عنوان نمونه‌هایی مستقل و جدید به‌کار می‌رود تا عملکرد مدل آموزش‌دیده مورد ارزیابی قرار گیرد.

تخصیص داده: معمولاً تخصیص داده‌ها به مجموعه آموزشی و آزمون طبق نسبت‌های از پیش تعیین شده مانند ۷۰ به ۳۰، ۸۰ به ۲۰ یا ۹۰ به ۱۰ انجام می‌شود. مجموعه آموزشی معمولاً بخش بیشتری از داده‌ها را شامل می‌شود تا مدل یادگیری ماشین بتواند الگوها و روابط موجود در داده‌ها را شناسایی کند. در عین حال، مجموعه آزمون که شامل نمونه‌های کمتری است، برای استفاده پس از مرحله آموزش و شبیه‌سازی شرایط واقعی نگه‌داشته می‌شود.

آموزش مدل: پس از آماده شدن مجموعه آموزشی، مدل از طریق الگوریتم‌ها و روش‌هایی مناسب برای مسئله‌ی مدنظر، آموزش داده می‌شود. در این فرایند، مدل با استفاده از داده‌های ورودی یاد می‌گیرد و با تنظیم پارامترهای شبکه، خطا را کاهش داده و عملکرد خود را بهبود می‌بخشد.

ارزیابی مدل: پس از مرحله آموزش، مدل با استفاده از مجموعه آزمون ارزیابی می‌شود. این مجموعه شامل نمونه‌هایی است که مدل تاکنون با آن‌ها روبه‌رو نشده است. ارزیابی مدل نسبت به این داده‌ها به ما کمک می‌کند تا از توانایی آن در پیش‌بینی دقیق داده‌های جدید آگاهی پیدا کنیم.

معیارهای ارزیابی: در مرحله ارزیابی، با استفاده از پیش‌بینی‌های مدل بر روی مجموعه آزمون، معیارهای مختلفی مانند صحت، دقت، بازیابی و غیره محاسبه می‌شوند. این ارزیابی‌ها کمک می‌کنند تا ما درک بهتری از عملکرد مدل در مسائل مرتبط به‌دست آوریم.

تقسیم مجموعه‌داده به دو گروه آموزش و آزمون به ما کمک می‌کند تا مشکلاتی مانند بیش‌برازش را شناسایی کرده و توانایی مدل یادگیری ماشین را در برابر داده‌های جدید ارزیابی کنیم. باید مطمئن شویم که تقسیم داده‌ها نمایانگر توزیع داده‌های اصلی است. برای این منظور، روش‌های «تصادفی‌سازی» (Randomization) معمولاً قبل از مرحله تفکیک داده‌ها به کار گرفته می‌شوند تا از بروز الگوهای نامتوازن در مجموعه‌داده اصلی جلوگیری کنند و اطمینان حاصل شود که توزیع داده‌ها در هر دو مجموعه آموزش و آزمون مشابه است. به‌طور کلی، تقسیم داده‌ها روشی اساسی در ارزیابی مدل است که به ما امکان می‌دهد عملکرد مدل را نسبت به داده‌های مستقل و جدید تخمین بزنیم.

اعتبارسنجی متقابل

«اعتبارسنجی متقابل» (Cross Validation) یک تکنیک اساسی در ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین است که محدودیت‌های روش تقسیم داده را برطرف می‌کند. در این روش، مجموعه‌داده به چند زیرمجموعه یا «لایه» (Folds) تقسیم می‌شود و سپس مدل به‌طور مکرر با ترکیب‌های مختلفی از دو مجموعه آموزش و «اعتبارسنجی» (Validation Set) مورد ارزیابی قرار می‌گیرد. به همین دلیل، نتایج به‌دست‌آمده از این روش به‌مراتب قابل اتکاتر از روش تقسیم داده هستند. اعتبارسنجی متقابل خود به انواع مختلفی تقسیم می‌شود که رایج‌ترین آن‌ها تکنیک اعتبارسنجی متقابل K-Fold است. در روش K-Fold، داده‌ها به K لایه با اندازه مساوی تقسیم می‌شوند. سپس مدل بر روی یکی از لایه‌ها آموزش می‌بیند و با استفاده از K-1 لایه باقی‌مانده ارزیابی می‌شود. این فرایند K مرتبه تکرار می‌شود تا اطمینان حاصل شود که هر لایه هم در مجموعه آموزش و هم در مجموعه اعتبارسنجی قرار می‌گیرد. با میانگین‌گیری از مجموع معیارهای عملکرد حاصل از K تکرار، روش اعتبارسنجی متقابل تخمینی معتبرتر از کارایی مدل یادگیری ماشین در برابر نمونه‌های جدید ارائه می‌دهد.

اعتبارسنجی متقابل ارزیابی جامع‌تری از عملکرد مدل فراهم می‌آورد که از مزایای کلیدی آن نسبت به سایر روش‌ها به شمار می‌رود. چرا که در این روش، مدل در برابر ترکیب‌های مختلفی از دو مجموعه آموزش و اعتبارسنجی قرار می‌گیرد و این امر احتمال بروز مشکلاتی مانند بیش‌برازش و «کم‌برازش» (Underfitting) را کاهش می‌دهد و به نوعی عملکرد آن در کاربردهای واقعی را تضمین می‌کند. اعتبارسنجی متقابل با استفاده حداکثری از داده‌های موجود در مواقعی که با محدودیت داده روبه‌رو هستیم، بسیار مفید است. با این حال، باید به این نکته توجه کرد که اعتبارسنجی متقابل از روش تقسیم داده ساده هزینه‌برتر است، زیرا شامل چندین مرحله تکرار از فرایندهای آموزش و ارزیابی مدل می‌شود. این هزینه محاسباتی می‌تواند در مواردی با مجموعه‌داده‌های بزرگ یا منابع محدود، استفاده از اعتبارسنجی متقابل را با چالش مواجه کند.

این روش همچنین راه‌حلی برای رفع تمامی محدودیت‌های ارزیابی مانند «سوگیری داده» (Data Bias) یا معیارهای خارجی نیست، و به همین دلیل باید همراه با دیگر روش‌های ارزیابی به‌کار گرفته شود تا به درکی جامع از کارایی مدل یادگیری ماشین برسیم. به‌طور خلاصه، اعتبارسنجی متقابل معیاری کارآمد در ارزیابی مدل است که تخمین دقیق‌تری نسبت به سایر روش‌ها مانند تقسیم داده ارائه می‌دهد. این معیار احتمال بیش‌برازش را کاهش داده، اطلاعات بیشتری از داده‌ها استخراج کرده و دید خوبی از میزان پایداری عملکرد مدل فراهم می‌آورد. در حالی که این معیار با مشکلاتی چون هزینه بالای محاسباتی روبه‌رو است و به تنهایی قادر به رفع محدودیت‌های ارزیابی نیست، همچنان ابزاری ضروری و مهم برای دانشمندان علم داده به شمار می‌رود.

معیارهای ارزیابی مدل در یادگیری ماشین چه محدودیت هایی دارند؟

در حالی که ارزیابی مدل نقش حیاتی در یادگیری ماشین و «مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده» (Predictive Modeling) ایفا می‌کند، مهم است که با محدودیت‌ها و ایرادات آن نیز آشنا شویم. آگاهی از این محدودیت‌ها در نهایت به درک بهتر و کامل‌تری از ارزیابی عملکرد مدل کمک می‌کند. در ادامه، به بررسی برخی از این محدودیت‌ها پرداخته و تأثیر آن‌ها بر فرایند ارزیابی مدل را مورد بررسی قرار می‌دهیم.

بیش‌برازش و کم‌برازش

هر مدل یادگیری ماشین ممکن است با مشکل بیش‌برازش روبه‌رو شود که در آن عملکرد چشمگیری نسبت به مجموعه آموزشی از خود نشان می‌دهد اما در تعمیم این عملکرد به داده‌های جدید ناتوان است. از سوی دیگر، کم‌برازش هنگامی رخ می‌دهد که مدل یادگیری ماشین آن‌قدر ساده است که نمی‌تواند الگوهای موجود در داده‌ها را شناسایی کند. در نتیجه، نسبت به هیچ مجموعه‌داده‌ای چه آموزشی و چه آزمون، عملکرد قابل قبولی نخواهد داشت. هر دو این مشکلات ممکن است باعث اشتباه در ارزیابی نهایی مدل شوند.

کیفیت داده و سوگیری

کیفیت و توازن مجموعه‌داده‌ها تاثیر زیادی در ارزیابی مدل دارد. خطاهای موجود در داده ممکن است بر عملکرد مدل یادگیری ماشین تاثیر گذاشته و باعث سوگیری در نتایج نهایی شوند. آشنایی دقیق با داده‌ها، شناسایی سوگیری‌ها، انتخاب روش جمع‌آوری مناسب و برچسب‌گذاری دقیق از جمله مواردی هستند که تا حد زیادی از بروز این مشکلات جلوگیری می‌کنند.

نشت داده

«نشت داده» (Data Leakage) زمانی رخ می‌دهد که نمونه‌های مجموعه آزمون به نحوی در طی فرایند آموزش به مدل معرفی شوند، که این امر باعث می‌شود تا نتیجه ارزیابی مدل بیش از حد خوش‌بینانه به نظر برسد. برای جلوگیری از نشت داده و به‌دست آوردن برآوردی قابل اعتماد از عملکرد مدل، ضروری است که مجموعه‌های آموزش و آزمون به‌طور کامل از یکدیگر تفکیک شوند.

عمومی‌سازی محدود

مدل‌هایی که تنها در برابر مجموعه‌داده‌ای خاص یا محیطی آشنا عملکرد خوبی دارند، احتمالاً در موقعیت‌های آزمون و جهان واقعی با چالش مواجه خواهند شد. با آزمایش کارایی مدل بر روی داده‌های متنوع یا استفاده از معیارهایی مانند اعتبارسنجی متقابل، می‌توانیم بهتر متوجه قابلیت عمومی‌سازی سیستم طراحی شده و نحوه عملکرد آن در شرایط مختلف شویم.

معیارهای ارزیابی و مسئله

انتخاب معیارهای ارزیابی مدل باید متناسب با اهداف و نیازهای خاص مسئله باشد. هر معیار ارزیابی جنبه‌های متفاوتی از کارایی مدل را نمایان می‌سازد و اتکا به یک معیار به‌تنهایی نمی‌تواند ارزیابی کامل و جامع‌تری از مدل ارائه دهد. بنابراین، برای ارزیابی هر مدل یادگیری ماشین، ضروری است که چندین معیار را در نظر بگیریم و نتایج حاصل از ترکیب آن‌ها را بررسی کنیم.

کلاس های نامتوازن و توزیع منحرف

توزیع نامتوازن و «منحرف» (Skewed) کلاسی می‌تواند بر نتایج ارزیابی مسائل دسته‌بندی تاثیرگذار باشد. به عنوان مثال، اگر در مجموعه‌داده میان کلاس‌ها توازن وجود نداشته باشد، ارزیابی با استفاده از معیار صحت می‌تواند عملکرد مدل را به اشتباه نشان دهد. در چنین شرایطی، برای ارزیابی بهتر داده‌های نامتوازن، استفاده از معیارهای دیگری مانند دقت، بازیابی یا امتیاز F1 توصیه می‌شود.

ملاحظات منحصر به حوزه خاص

کاربردها و حوزه‌های خاص مدل‌های یادگیری ماشین ویژگی‌های منحصربه‌فرد و الزاماتی دارند که باید در فرایند ارزیابی مدل به‌طور دقیق در نظر گرفته شوند. کسب دانش درباره زمینه خاص و آشنایی با محدودیت‌های کسب‌وکار می‌تواند در تفسیر صحیح نتایج ارزیابی کمک کند. علاوه بر این، رعایت ملاحظات اخلاقی در فرآیند ارزیابی و اعتبارسنجی مدل نیز ضروری است تا از بروز مشکلاتی مانند سوگیری یا استفاده نادرست از داده‌ها جلوگیری شود.

معیارهای خارجی و تغییرات محیطی

مدل‌های یادگیری ماشین ممکن است تحت تأثیر معیارهای خارجی و تغییرات محیطی پیش‌بینی نشده در طول فرآیند ارزیابی قرار بگیرند. در دنیای واقعی، توسعه این مدل‌ها به چالش‌های جدیدی مواجه می‌شود که ممکن است در بلندمدت باعث کاهش عملکرد آن‌ها شود. به همین دلیل، نظارت مداوم و به‌روزرسانی منظم مدل‌ها برای سازگاری با تغییرات محیطی و داده‌های جدید، از اهمیت بالایی برخوردار است. این اقدامات می‌توانند کمک کنند تا مدل‌ها به‌طور مداوم در سطح عملکرد بالا باقی بمانند و از افت کیفیت پیشگیری شود.

تفسیر و تشریح‌پذیری

برخی از مدل‌ها، به ویژه مدل‌های یادگیری عمیق، پیچیدگی زیادی دارند و به همین دلیل تفسیر و درک آن‌ها دشوار است. با وجود عملکرد عالی این مدل‌ها، محدودیت‌هایی که در فهم جعبه سیاه آن‌ها وجود دارد، می‌تواند کاربرد عملی آن‌ها را محدود کند. بنابراین، تنها عملکرد مدل اهمیت ندارد و در برخی حوزه‌ها، «تفسیرپذیری» نیز به همان اندازه اهمیت دارد.

نگاه نقادانه به ارزیابی مدل و آگاهی از محدودیت‌های آن، به تخمین مطمئن‌تری منتهی می‌شود. اگرچه هیچ ارزیابی بی‌عیب و نقصی وجود ندارد، اما با ترکیب معیارهای مختلف و انجام آزمایش‌های دقیق، می‌توان به طور قابل قبولی کارایی مدل را تضمین کرد.

جمع‌بندی

ارزیابی مدل یکی از مهم‌ترین مراحل در توسعه هر سیستم مبتنی بر یادگیری ماشین است. تنها از طریق ارزیابی صحیح می‌توانیم عملکرد مطلوب را تعیین کرده، نواحی نیازمند بهبود را شناسایی کرده و مدل خود را با سایر روش‌ها مقایسه کنیم. انتخاب معیارهای ارزیابی در یادگیری ماشین به نوع مسئله وابسته است. در این مقاله از مجله فرادرس، به اهمیت ارزیابی مدل پرداخته‌ایم و آموخته‌ایم که چگونه با استفاده از معیارهای ارزیابی مختلف، از بروز مشکلات پیش‌بینی نشده در آینده جلوگیری کنیم. پیش‌تر، ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین تنها به معیار دقت محدود می‌شد؛ اما امروزه با گسترش روش‌های مختلف، دیگر نگرانی از بابت بروز رفتارهای ناگهانی توسط سیستم وجود ندارد و بسیاری از مشکلات قابل شناسایی و پیشگیری هستند.