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模型错误分析工具

模型错误分析工具
模型错误分析是一种用于评估机器学习模型性能和理解其错误类型的工具。它可以帮助确定模型在哪些情况下出错,并提供有关这些错误的洞察。模型错误分析工具的目的是帮助机器学习从业者更好地理解模型的行为,并帮助他们改进和优化模型。模型错误分析工具通常通过以下方式来帮助用户分析错误:首先,它可以提供模型的整体性能指标,例如准确度、精确度和召回率,以便用户可以了解模型的整体表现。其次,它可以将模型的错误分成不同的类别,例如假阳性、假阴性、误判等,并提供每个类别的错误样本示例。这有助于用户直观地理解模型在不同情况下的错误类型。此外,模型错误分析工具还可以根据不同特征的重要性来显示错误。它可以帮助用户识别哪些特征对模型的错误起了关键作用,并可能需要进行调整或改进。总之,模型错误分析工具是一个重要的辅助工具,它可以帮助机器学习从业者更好地了解和改进模型的性能。通过识别和理解模型的错误类型,用户可以在调整和优化模型中采取更有针对性的策略,以提高模型的准确性和效果。

系统版本1

*本系统功能模块、字段参数,均可结合用户实际业务需求调整,可增可减,以达到最佳业务管理流程的体验!

编号 模块名称 字段参数
1 对应字段 特征重要性、相关系数、变量分布、缺失值分析、异常值检测、数据偏态、相关性散点图、目标变量分布、变量递增性检测、多重共线性检测等
2 对应字段 准确率、召回率、精确率、F1值、ROC曲线、AUC值、混淆矩阵、特异度、绘制学习曲线、模型比较等
3 对应字段 均方误差、平均绝对误差、均方根误差、相对误差、累积误差图、预测误差分布、Q:Q图、预测值vs实际值、预测误差vs预测值等
4 对应字段 网格搜索、随机搜索、参数组合、交叉验证、学习率调整、正则化参数、特征选择、数据分割、模型融合、模型保存等
5 对应字段 分布比较、方差分析、单变量分析、样本比例、数据平衡、离群点检测、监督式采样、特征相关性、数据切割、数据预处理等
6 对应字段 特征重要性、变量影响图、偏回归图、局部解释性、特征权重、决策路径、变量作用、原因与结果关系、模型可视化、解释性评估等
7 对应字段 错误类型、错误频率、错误原因、样本调查、预测错误示例、错误分布、错误归纳、错误检测、错误比较、错误修正等
8 对应字段 样本分布、类别比例、数据倾斜性、分类阈值、稀有事件、数据不平衡度、样本选择、数据采样、样本权重、分布可视化等
9 对应字段 算法效果、模型复杂度、过拟合与欠拟合、泛化能力、算法比较、模型参数、模型优化、学习曲线、算法解释性、算法评估等
10 对应字段 泄露类型、泄露比例、泄露检测、特征选择、泄露影响、数据处理、数据分析、泄露风险评估、泄露示例、泄露源分析等
TAG标签:模型 / 错误 / 分析 / 工具  HOT热度:27
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