پس از آموزش مدل، باید عملکرد آن با دادههای جدید بررسی شود. معیارهایی مثل نرخ کشف تقلب و نرخ هشدار اشتباه برای ارزیابی استفاده میشوند. اگر مدل بیش از حد هشدار صادر کند، باید تنظیم شود تا دقت افزایش یابد. همچنین از تکنیکهای بهینهسازی مانند cross-validation برای جلوگیری از overfitting استفاده میشود. بازبینی مداوم مدل باعث حفظ کارایی در طول زمان خواهد شد.
برای مشاهدهٔ ادامه، خرید کنید
دسترسی سریع و فوری