ບົດລາຍງານການຮັບປະກັນຄຸນນະພາບຂອງ Syntho
ປະເມີນຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ສ້າງຂຶ້ນກ່ຽວກັບຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ແລະຄວາມໄວ
ບົດລາຍງານການຮັບປະກັນຄຸນນະພາບແນະນໍາ
ບົດລາຍງານການຮັບປະກັນຄຸນນະພາບແມ່ນຫຍັງ?
ບົດລາຍງານການຮັບປະກັນຄຸນນະພາບຂອງ Syntho ປະເມີນຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ສ້າງຂຶ້ນ ແລະສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ຄວາມໄວຂອງຂໍ້ມູນສັງເຄາະເມື່ອທຽບໃສ່ກັບຂໍ້ມູນຕົ້ນສະບັບ.
ເປັນຫຍັງພວກເຮົາຈຶ່ງສະໜອງບົດລາຍງານການຮັບປະກັນຄຸນນະພາບສໍາລັບທຸກຊຸດຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ສ້າງຂຶ້ນ?
ຢູ່ Syntho, ພວກເຮົາເຂົ້າໃຈຄວາມສໍາຄັນຂອງຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ ແລະຖືກຕ້ອງ. ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ພວກເຮົາສະຫນອງບົດລາຍງານການຮັບປະກັນຄຸນນະພາບທີ່ສົມບູນແບບສໍາລັບທຸກໆການດໍາເນີນການຂໍ້ມູນສັງເຄາະ. ບົດລາຍງານຄຸນນະພາບຂອງພວກເຮົາປະກອບມີຕົວຊີ້ບອກຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການແຈກຢາຍ, ການເຊື່ອມໂຍງ, ການແຈກຢາຍຫຼາຍຕົວແປ, ວັດແທກຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ແລະອື່ນໆ. ວິທີນີ້, ທ່ານສາມາດປະເມີນໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍວ່າຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ພວກເຮົາສະຫນອງແມ່ນມີຄຸນນະພາບສູງສຸດແລະສາມາດນໍາໃຊ້ໄດ້ໃນລະດັບດຽວກັນຂອງຄວາມຖືກຕ້ອງແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຂອງຂໍ້ມູນຕົ້ນສະບັບຂອງທ່ານ.
ພວກເຮົາປະເມີນຫຍັງໃນບົດລາຍງານການຮັບປະກັນຄຸນນະພາບຂອງພວກເຮົາ?
- ຄວາມຖືກຕ້ອງ
- ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ
- ຄວາມໄວ
ຕົວຊີ້ວັດຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຂໍ້ມູນສັງເຄາະ
ການຈັບພາບເບິ່ງ: ພາກນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນຈຸດເດັ່ນຈາກບົດລາຍງານຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນສັງເຄາະຂອງພວກເຮົາ. ການປະເມີນຂອງພວກເຮົາຈະກວດສອບຂໍ້ມູນສັງເຄາະໂດຍສົມທຽບກັບຂໍ້ມູນຕົວຈິງໃນທົ່ວມິຕິຕ່າງໆ.
ການແຈກຈ່າຍ
ການແຈກຢາຍຂໍ້ມູນສັງເຄາະໃນການປຽບທຽບກັບຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງ
ການແຈກຢາຍສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມຖີ່ຂອງຕົວແປພາຍໃນປະເພດ ຫຼືຄ່າທີ່ໃຫ້ໄວ້ ແລະຖືກຈັບຢ່າງຖືກຕ້ອງໂດຍເຄື່ອງຈັກ Syntho.
Correlations
ຄວາມສຳພັນຂອງຂໍ້ມູນສັງເຄາະ ເມື່ອສົມທຽບກັບຂໍ້ມູນຕົວຈິງ
Correlations ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງຕົວແປ, ສະແດງເຖິງລະດັບທີ່ຕົວແປທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ. ເຄື່ອງຈັກ Syntho ຈັບຄວາມສຳພັນເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ.
ຫຼາຍຕົວແປ
ການແຈກຢາຍຂໍ້ມູນສັງເຄາະຫຼາຍຕົວແປໃນການປຽບທຽບກັບຂໍ້ມູນຈິງ
ການແຜ່ກະຈາຍຫຼາຍຕົວແປ ແລະການພົວພັນຫຼາຍຕົວແປພາພວກເຮົາເກີນຂະໜາດທີ່ເປັນເອກກະລັກ, ໃຫ້ທັດສະນະທີ່ສົມບູນແບບຂອງຕົວແປຫຼາຍຕົວທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ. ເຄື່ອງຈັກ Syntho ຈັບການພົວພັນເຫຼົ່ານີ້.
ທ່ານມີຄໍາຖາມໃດໆ?
ສົນທະນາກັບຜູ້ຊ່ຽວຊານຂອງພວກເຮົາ
ຕົວວັດແທກຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນສັງເຄາະ
ເປັນຫຍັງຕົວວັດແທກຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນສັງເຄາະຈຶ່ງກ່ຽວຂ້ອງ?
ການຜະລິດຂໍ້ມູນສັງເຄາະແມ່ນສະລັບສັບຊ້ອນແລະ pitfalls ມີແລະຕ້ອງໄດ້ຮັບການຄວບຄຸມສໍາລັບການ. ດ້ວຍ AI algorithms, overfitting ແມ່ນຄວາມສ່ຽງແລະນີ້ຍັງເປັນກໍລະນີສໍາລັບການຜະລິດຂໍ້ມູນສັງເຄາະດ້ວຍ AI. ເພາະສະນັ້ນ, ຄົນເຮົາຄວນຄວບຄຸມຄວາມສ່ຽງຂອງການ overfitting ໃນເວລາທີ່ສ້າງຂໍ້ມູນສັງເຄາະ. ຄວາມສ່ຽງຂອງການ overfitting ແມ່ນຄວບຄຸມສໍາລັບເຄື່ອງຈັກ Syntho. ນອກຈາກນັ້ນ, ບົດລາຍງານການຮັບປະກັນຄຸນນະພາບ Syntho (QA) ອະນຸຍາດໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງສະແດງໃຫ້ເຫັນຂໍ້ມູນສັງເຄາະບໍ່ໄດ້ overfit ກັບຂໍ້ມູນຕົ້ນສະບັບ. ພວກເຮົາຍັງປະເມີນລັກສະນະທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຫຼາຍຂຶ້ນ, ເຊິ່ງມັກຈະຖືກໃຊ້ໂດຍຜູ້ກວດສອບພາຍໃນ.
ທົດສອບການແຂ່ງຂັນທີ່ແນ່ນອນ
ທົດສອບ "ກົງກັນແທ້" ດ້ວຍອັດຕາສ່ວນການຈັບຄູ່ທີ່ຄືກັນ (IMR)
ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າອັດຕາສ່ວນຂອງບັນທຶກຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ກົງກັບບັນທຶກທີ່ແທ້ຈິງຈາກຂໍ້ມູນຕົ້ນສະບັບແມ່ນບໍ່ຫຼາຍກ່ວາອັດຕາສ່ວນທີ່ສາມາດຄາດຫວັງໄດ້ໃນເວລາທີ່ການວິເຄາະຂໍ້ມູນລົດໄຟ.
ທົດສອບໃນການແຂ່ງຂັນທີ່ຄ້າຍຄືກັນ
ທົດສອບຢູ່ "ການແຂ່ງຂັນທີ່ຄ້າຍຄືກັນ" ດ້ວຍໄລຍະທາງຫາໃກ້ທີ່ສຸດບັນທຶກ (DCR)
ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າໄລຍະຫ່າງປົກກະຕິສໍາລັບການບັນທຶກຂໍ້ມູນສັງເຄາະໄປຫາບັນທຶກຕົວຈິງທີ່ໃກ້ທີ່ສຸດຂອງພວກເຂົາພາຍໃນຂໍ້ມູນຕົ້ນສະບັບແມ່ນບໍ່ໃກ້ຊິດກວ່າໄລຍະທາງທີ່ສາມາດຄາດຫວັງໄດ້ໃນເວລາທີ່ການວິເຄາະຂໍ້ມູນລົດໄຟ.
ທົດສອບໃນ Outliers
ທົດສອບຢູ່ "Outliers" ກັບ ອັດຕາສ່ວນໄລຍະທາງໃກ້ຄຽງທີ່ສຸດ (NNDR)
ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າອັດຕາສ່ວນໄລຍະຫ່າງລະຫວ່າງບັນທຶກສັງເຄາະທີ່ໃກ້ທີ່ສຸດແລະທີສອງທີ່ໃກ້ທີ່ສຸດກັບບັນທຶກທີ່ໃກ້ຄຽງທີ່ສຸດຂອງພວກເຂົາພາຍໃນຂໍ້ມູນຕົ້ນສະບັບແມ່ນບໍ່ໃກ້ຊິດຫຼາຍກ່ວາອັດຕາສ່ວນທີ່ຄາດວ່າຈະສໍາລັບຂໍ້ມູນລົດໄຟ.
ຮ້ອງຂໍໃຫ້ມີບົດລາຍງານການຮັບປະກັນຄຸນນະພາບ
ນີ້ເປັນພຽງຮູບຖ່າຍທີ່ສະຫຼຸບໂດຍເນື້ອແທ້ແລ້ວຂອງບົດລາຍງານການສຳຫຼວດຄຸນນະພາບ ແລະ ການຮັບປະກັນຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນສັງເຄາະຂອງພວກເຮົາ. ມັນສະຫນອງຄວາມເຂົ້າໃຈ nuanced ຂອງການແຈກຢາຍ, ການພົວພັນ, ແລະການແຜ່ກະຈາຍ multivariate ເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ captured ໂດຍຄວາມສາມາດຂັ້ນສູງຂອງ Syntho Engine. ລາຍລະອຽດເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບບົດລາຍງານການຮັບປະກັນຄຸນນະພາບຂອງພວກເຮົາແມ່ນມີຢູ່ໃນຄໍາຮ້ອງຂໍ.
ຂໍເອກະສານຜູ້ໃຊ້ຂອງ Syntho!
- ການເລີ່ມຕົ້ນ
- ການນຳໃຊ້ ແລະຕົວເຊື່ອມຕໍ່
- ໃນການໂຕ້ຕອບຜູ້ໃຊ້
- ຄຸນລັກສະນະ
- ພາລະບົດບາດຂອງຜູ້ໃຊ້ແລະການສະຫນັບສະຫນູນ