Tahmin Edilen Modelleri Eğitim İçin Kontrol Edilen Analytics Kullanma - Hem giriş hem de tercih edilen denetlenen analitiklerde mankenler

denetimli analitiklerde ve tercih edilen çıktı eğitim verilerinin bir parçasıdır. Tahmini analitik modeli, öğrenme sürecinin bir parçası olarak doğru sonuçlar ile sunulmaktadır. Böyle denetlenen öğrenme, önceden sınıflandırılmış örnekleri varsaymaktadır: Amaç, öğrenilen öğeye dayalı olarak bir sonraki bilinmeyen veri noktasını doğru bir şekilde etiketleyebilmesi için, modelin önceden bilinen sınıflandırılmasından öğrenilmesini sağlamaktır.

Modelin eğitimi tamamlandığında, eğitim verilerini inceleyerek matematiksel bir işlev çıkarılır. Bu işlev, yeni veri noktalarını etiketlemek için kullanılacaktır.

Bu yaklaşımın doğru şekilde çalışması için, eğitim verisi - test verisi ile birlikte - dikkatlice seçilmelidir. Eğitimli model, modelin eğitim verilerinde gördüğü veri türüne (veya örnekleri) dayanarak, yeni bir veri noktası için doğru etiketi hızlı ve hassas bir şekilde tahmin edebilmelidir.

Denetlenen analitikler bazı farklı avantajlar sunar:

• Analist süreçten sorumludur.

• Etiketleme, bilinen sınıflandırmalara dayanmaktadır.

• Etiketleme hataları kolayca çözülür.

Bu avantajların ters yüzü potansiyel dezavantajlardan aynı derecede farklıdır:

• Eğitim aşamasındaki tüm hatalar daha sonra pekiştirilir.

• Analist tarafından sağlanan sınıflandırma tüm nüfusu yeterince tanımlayamayabilir.

• Model orijinal eğitim setinden sapmış sınıfları algılayamayabilir.

• Verilerdeki kümelenmelerin çakışmadığı ve kolayca ayrılabileceği varsayımı geçerli olmayabilir.