In questa lezione imparerai a eseguire il debug di un problema di ML reale* relativo alla previsione del cancro.
Esempio reale: previsione del cancro
Esempio reale: previsione del cancro
- Il modello è stato addestrato per prevedere "il paziente di probabilità ha cancro" dalle cartelle cliniche
Esempio reale: previsione del cancro
- Il modello è stato addestrato per prevedere "il paziente di probabilità ha cancro" dalle cartelle cliniche
- Funzionalità includeva età del paziente, genere, precedenti condizioni mediche, nome dell'ospedale, segni vitali, risultati dei test
Esempio reale: previsione del cancro
- Il modello è stato addestrato per prevedere "il paziente di probabilità ha cancro" dalle cartelle cliniche
- Funzionalità includeva età del paziente, genere, precedenti condizioni mediche, nome dell'ospedale, segni vitali, risultati dei test
- Il modello ha fornito prestazioni eccellenti sui dati di test sospesi
Esempio reale: previsione del cancro
- Il modello è stato addestrato per prevedere "il paziente di probabilità ha cancro" dalle cartelle cliniche
- Funzionalità includeva età del paziente, genere, precedenti condizioni mediche, nome dell'ospedale, segni vitali, risultati dei test
- Il modello ha fornito prestazioni eccellenti sui dati di test sospesi
- Il modello, tuttavia, ha avuto un rendimento scarso sui nuovi pazienti. Perché?
Esempio reale: previsione del cancro
Perché ritieni che il modello non abbia avuto un buon rendimento sui nuovi pazienti? Controlla se riesci a risolvere il problema, quindi fai clic sul pulsante Riproduci ▶ di seguito per scoprire se hai risolto.
* Abbiamo basato questo modulo molto modesto (apportando alcune modifiche lungo il percorso) alla "fuga nel data mining: formulazione, rilevamento ed evita" di Kaufman, Rosset e Perlich.