Skip to main content
Ramin Khavarzadeh DATA · ANALYSIS · PERSPECTIVE
TOOL · مدل یا پیش‌بینی دارم

زمین بازی مدل‌ها

مدل‌ها چطور یاد می‌گیرند، و کجا یادگرفتن به حفظ‌کردن تبدیل می‌شود؟

سه آزمایش کوچک و تعاملی روی دادهٔ ساختگی برچسب‌دار: برازش خط و خطای آن، جابه‌جایی آستانهٔ طبقه‌بندی و مبادلهٔ دقت و بازیابی، و بیش‌برازش با افزایش پیچیدگی مدل.

  • تعاملی، بدون داده
  • فقط در مرورگر شما
  • بدون هوش مصنوعی

به چه کاری می‌آید

سه آزمایش کوچک برای اینکه ببینید مدل‌ها چطور یاد می‌گیرند و کجا خطا می‌کنند: یک خط را به داده برازش دهید و خطایش را ببینید؛ آستانهٔ یک طبقه‌بند را جابه‌جا کنید و ببینید کدام خطا جایش را به کدام می‌دهد؛ و پیچیدگی یک مدل را بالا ببرید تا ببینید کی حفظ‌کردن جای یادگرفتن را می‌گیرد.

همهٔ داده‌ها ساختگی و برچسب‌دارند و با صفحه‌کلید (کلیدهای جهت) هم کار می‌کنند.

LOCAL همهٔ محاسبه در همین مرورگر انجام می‌شود؛ داده‌ای که وارد می‌کنید به سرور سایت یا هیچ سرویس دیگری فرستاده نمی‌شود. با بستن یا تازه‌کردن صفحه چیزی از داده‌ها باقی نمی‌ماند؛ دکمهٔ «پاک‌کردن» هم همین حالا همه را از صفحه برمی‌دارد.

روش محاسبه و فرض‌ها

  • خط: ۳۰ نقطه از y = ۳ + ۰٫۸x به‌اضافهٔ نوسان تصادفی؛ «بهترین خط» با کمترین مربعات معمولی حساب می‌شود.
  • آستانه: ۲۰۰ امتیاز ساختگی (۶۰ مثبت، ۱۴۰ منفی) که توزیعشان هم‌پوشانی دارد؛ دقت = مثبت درست ÷ همهٔ علامت‌خورده‌ها، بازیابی = مثبت درست ÷ همهٔ مثبت‌های واقعی.
  • بیش‌برازش: ۴۰ نقطه از sin(1.5x) + 0.3x با نوسان، نیمی آموزش و نیمی آزمون؛ چندجمله‌ای‌ها با کمترین مربعات روی نقطه‌های آموزش برازش می‌شوند (x در بازهٔ −۱ تا ۱ مقیاس می‌شود).

محدودیت‌ها و استفادهٔ نادرست

  • داده‌ها کوچک و تمیزند تا ایده دیده شود؛ دادهٔ واقعی گمشده، پرت و وابستگی زمانی هم دارد.
  • در آزمایش بیش‌برازش، تقسیم آموزش و آزمون یک بار ثابت انجام شده؛ در کار واقعی چند تقسیم یا اعتبارسنجی متقاطع لازم است.

منابع روش

  • James, G., Witten, D., Hastie, T. & Tibshirani, R. (2021). An Introduction to Statistical Learning, 2nd ed. — رگرسیون، طبقه‌بندی و مبادلهٔ سوگیری و واریانس.

قدم بعدی

آستانه را روی دادهٔ واقعی خودتان با هزینهٔ خطا انتخاب کنید، کالیبراسیون مدل را بسنجید، و پیش‌بینی را همیشه با یک خط مبنای ساده مقایسه کنید.

نوشته‌های سایت دربارهٔ یادگیری ماشین · نوشته‌های سایت دربارهٔ هوش مصنوعی

همهٔ ابزارها بر اساس مسئله

نسخهٔ روش و تاریخ

VERSION نسخهٔ روش 1.0 · آخرین تغییر: 5 مهر 1405