インターネット上では、教師と教師なしのマシンラーニングアルゴリズムのアプリケーションを見ることができますが、マシン学習アプリケーションの品質を維持することについては話していません。 教師なし機械学習アルゴリズムをテストする方法についての最近の分析では、これらの点を育てた:
教師なしマシンラーニングアルゴリズムのテスト
1)クロス検証テスト:データセットが等しい折り目(部品)に分割され、1を除くすべての折り目がトレーニングデータセットとして使用されています後でテストデータセットとして使用されます
テストとトレーニングのデータセットの使用に関するその他のオプションはほとんどありません。
出力が不確実な教師なしMLアルゴリズムをより効果的にテストする方法はありますか?
教師なしマシン学習アルゴリズムの品質を評価することは、外部基準(教師なし)が存在しないため問題があります。特定のアプリケーションをターゲットにしていない場合(クラスタリング、次元削減など)、この質問は広すぎて答えられません。さらに、相互認証は、教師付き機械学習アルゴリズムの評価に最も使用される。 –
https://stats.stackexchange.com/でこの質問をすることをお勧めします。 –