בשיעור הזה, ניפוי באגים בנושא בעיה של למידת מכונה בעולם האמיתי, שקשורה לחיזוי של סרטן.
דוגמה מהעולם האמיתי: חיזוי סרטן
דוגמה מהעולם האמיתי: חיזוי סרטן
- האימון הוכן על ידי חיזוי & מחלה בסרטן ההסתברות; מרשומות רפואיות
דוגמה מהעולם האמיתי: חיזוי סרטן
- האימון הוכן על ידי חיזוי & מחלה בסרטן ההסתברות; מרשומות רפואיות
- התכונות כוללות גיל מטופל, מגדר, מצבים רפואיים קודמים, שם בית החולים, סימנים חיוניים, תוצאות בדיקה
דוגמה מהעולם האמיתי: חיזוי סרטן
- האימון הוכן על ידי חיזוי & מחלה בסרטן ההסתברות; מרשומות רפואיות
- התכונות כוללות גיל מטופל, מגדר, מצבים רפואיים קודמים, שם בית החולים, סימנים חיוניים, תוצאות בדיקה
- המודל סיפק ביצועים מעולים עבור נתוני בדיקה מעוכבים
דוגמה מהעולם האמיתי: חיזוי סרטן
- האימון הוכן על ידי חיזוי & מחלה בסרטן ההסתברות; מרשומות רפואיות
- התכונות כוללות גיל מטופל, מגדר, מצבים רפואיים קודמים, שם בית החולים, סימנים חיוניים, תוצאות בדיקה
- המודל סיפק ביצועים מעולים עבור נתוני בדיקה מעוכבים
- אבל המודל השיג ביצועים גרועים על מטופלים חדשים – למה?
דוגמה מהעולם האמיתי: חיזוי סרטן
למה לדעתך המודל לא הניב ביצועים טובים במטופלים חדשים? בודקים אם אפשר לפתור את הבעיה ואז לוחצים על לחצן ההפעלה שלמטה ▶ כדי לבדוק אם אצלך נכון.
* אנחנו מסתמכים על המודול הזה באופן רופף (ביצוע שינויים לאורך הדרך) "דליפה בכריית נתונים: ניסוח, זיהוי ומניעה" על ידי קאופמן, רוזטה ופרליך.