The metric to focus on depends on the data mining goal you are trying to achieve. It is important to use cross-validation to detect if over-fitting is taking place. Cross-validation takes a dataset and splits it randomly (or using a stratified sampling) into multiple validation datasets. Then the models creates its predictions using these validation sets to calculate the metrics for each dataset. If overfitting takes place, the metrics of your model between these validation datasets will differ substantially. If it does not take place, the metrics between the validation datasets should be similar.
 ตัวชี้วัดที่จะมุ่งเน้นนั้นขึ้นอยู่กับเป้าหมายการขุดข้อมูลที่คุณพยายามบรรลุ สิ่งสำคัญคือต้องใช้การตรวจสอบข้ามเพื่อตรวจสอบว่ามีการติดตั้งเกินขนาดหรือไม่ การตรวจสอบความถูกต้องข้ามจะนำชุดข้อมูลและแยกแบบสุ่ม (หรือใช้การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น) ออกเป็นชุดข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้องหลายชุด จากนั้นแบบจำลองจะสร้างการคาดการณ์โดยใช้ชุดการตรวจสอบความถูกต้องเหล่านี้เพื่อคำนวณหน่วยเมตริกสำหรับชุดข้อมูลแต่ละชุด หากเกิดการติดตั้งมากเกินไป หน่วยเมตริกของแบบจำลองของคุณระหว่างชุดข้อมูลการตรวจสอบเหล่านี้จะแตกต่างกันอย่างมาก หากไม่เกิดขึ้น หน่วยเมตริกระหว่างชุดข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้องควรจะใกล้เคียงกัน
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence