處理數據科學中預測模型的黑盒子

Question

我對這種情況有疑問。 如果我有一個只包含一個特定模型的代碼的黑盒子，比如支持向量機，在框中沒有任何其他信息。

我該如何測試該模型是否仍然有效使用？

謝謝。

Answer 1

我想：

- 首先弄清楚，如果它的工作原理，以及如何培養和生成預測

- 然後挑了幾個數據集，並將其劃分爲你的訓練和測試數據

- 訓練和測試黑匣子模型並將結果與​​幾個已知模型進行比較

這裏要強調的一點是爲了確保您不會用您的te訓練模型（s）刺痛數據......因爲這是模型如何推廣的真正考驗。如果你不熟悉建模，這是最重要的。

某些模型在某些類型的數據上很好，而在其他類型的數據上卻很好，所以這裏就是一個竅門......找到黑匣子可以有效的位置。

如果您的目標是嘗試找出框中的模型，然後選擇已知有利於某些模型的數據集，並且如果它確實有效，那麼您可以進行有根據的猜測。但很難說肯定。

不知道模型的類型並不好，因爲如果你對一些數據運行一堆不同的算法，那麼這可能是一個時間浪費......你不想重複你的努力，很高興知道它如何可以正常化（除非它爲你做）。