Первым шагом в построении модели машинного обучения является четкое определение проблемы, которую вы хотите решить. Это включает в себя определение бизнес-проблемы или варианта использования, которые будет решать модель, а также данных, которые будут использоваться для обучения и тестирования модели.
Модель машинного обучения можно использовать для решения самых разных задач, таких как прогнозирование оттока клиентов, обнаружение мошенничества, рекомендации продуктов или классификация изображений. Чтобы определить проблему, которую вы хотите решить, вы можете задать себе следующие вопросы:
- Какую бизнес-проблему или вариант использования я хочу решить?
- Какие данные доступны для решения этой задачи?
- Какие KPI будут измерять успех модели?
После того как вы определили проблему, которую хотите решить, и данные, которые вы будете использовать для ее решения, вы можете приступить к определению ключевых показателей эффективности, которые будут измерять успех модели. KPI — это метрики, которые используются для оценки производительности модели и могут использоваться для управления процессом разработки.
Давайте разберемся в этом на примере: если вы строите модель для прогнозирования оттока клиентов — отток клиентов — это обычная проблема для бизнеса, когда клиенты перестают вести дела с компанией. Чтобы построить модель машинного обучения для прогнозирования оттока клиентов, нам необходимо собрать данные о клиентах и их поведении и использовать их для обучения модели выявлению факторов, способствующих оттоку.
В этом сценарии мы можем определить следующие ключевые показатели эффективности для измерения производительности модели:
- Точность. Точность – это общий ключевой показатель эффективности, используемый в машинном обучении. Он измеряет долю правильных прогнозов, сделанных моделью, среди всех прогнозов. В случае оттока клиентов точность измеряет процент правильно идентифицированных ушедших и не ушедших клиентов.
- Точность. Точность измеряет долю истинно положительных прогнозов среди всех положительных прогнозов. В случае оттока клиентов точность измеряет процент правильно идентифицированных ушедших клиентов от всех клиентов, определенных моделью как ушедших. Высокая точность означает, что модель делает меньше ложноположительных прогнозов, которые, по прогнозам, отпугнут клиентов, но на самом деле этого не происходит.
- Отзыв. Отзыв измеряет долю истинных положительных прогнозов от всех фактических положительных результатов. В случае оттока клиентов отзыв измеряет процент правильно идентифицированных ушедших клиентов от всех фактически ушедших клиентов. Высокий уровень отзыва означает, что модель определяет высокий процент фактически ушедших клиентов.
- Показатель F1. Показатель F1 представляет собой гармоническое среднее между точностью и полнотой и измеряет баланс между точностью и полнотой. В случае оттока клиентов высокий балл F1 указывает на то, что модель имеет хороший баланс между выявлением фактически ушедших клиентов и отсутствием ложного определения не ушедших клиентов как ушедших.
Используя эти KPI для измерения производительности модели, мы можем оценить ее эффективность в прогнозировании оттока клиентов. Важно отметить, что эти KPI следует выбирать на основе бизнес-проблемы или варианта использования, а для разных задач могут потребоваться разные KPI. Поэтому важно тщательно определить ключевые показатели эффективности в начале рабочего процесса, чтобы убедиться, что они соответствуют бизнес-целям и модель может быть эффективно оценена.
Таким образом, первый шаг рабочего процесса машинного обучения включает в себя знакомство с основами машинного обучения и определение проблемы, которую вы хотите решить. Это включает определение бизнес-проблемы или варианта использования, данных, которые будут использоваться для обучения и тестирования модели, а также ключевых показателей эффективности, которые будут измерять успешность модели. Четко определяя проблему и ключевые показатели эффективности, вы можете управлять процессом разработки и гарантировать, что модель эффективно решает бизнес-проблему или вариант использования.
