Slovník výrazov AI/Základy strojového učenia

Základy strojového učenia

cieľová premenná

Anglický výraz target variable

pokročiléheslo č. 755 otázok a odpovedí2 odborné zdroje

Presná definícia

Čo znamená cieľová premenná?

Cieľová premenná je veličina, ktorú sa model v učení s učiteľom snaží predpovedať alebo ktorej podmienené rozdelenie odhaduje. Môže byť číselná, kategorická, časová alebo štruktúrovaná a v dátach ju reprezentuje označenie. Nie je automaticky totožná s obchodným cieľom: často je jeho merateľným zástupcom, ktorého definícia, časové okno a kvalita určujú, čo sa model skutočne naučí.

Skúsenosť a kontext

Ako sa pojem používa v praxi

Pri predikcii rehospitalizácie sa cieľ môže definovať ako prijatie do 30 dní po prepustení; zmena okna alebo zahrnutie plánovaných návštev vytvorí inú úlohu. Definícia sa zapíše pred extrakciou dát vrátane zdroja, času dostupnosti a pravidiel cenzorovania. Kontrolujú sa oneskorené a chýbajúce výsledky, nesúlad medzi pracoviskami a proxy, ktoré meria prístup k službe namiesto zdravotného stavu. Cieľ nesmie obsahovať informáciu dostupnú až po rozhodnutí. Po nasadení sa sleduje, či systém svojím zásahom nemení spôsob merania cieľa.

Overiteľnosť

Odborné zdroje

  1. Google · Machine Learning Glossarydevelopers.google.com
  2. Tom Mitchell · Machine Learningcs.cmu.edu

Praktické odpovede

Často kladené otázky

Aký je rozdiel medzi cieľovou premennou a označením?

Premenná je definovaný koncept; označenie je konkrétna pozorovaná hodnota pre príklad.

Čo je zástupný cieľ?

Dostupná veličina použitá namiesto skutočného výsledku, napríklad náklad namiesto zdravotnej potreby.

Prečo definovať časové okno?

Určuje, ktoré udalosti patria k cieľu a či sú známe až po okamihu predikcie.

Čo ak cieľ chýba nenáhodne?

Tréningová vzorka môže byť selektívna a vyžaduje model chýbania alebo nový zber.

Môže nasadenie meniť cieľ?

Áno. Zásah ovplyvní budúce výsledky aj to, kto je pozorovaný, čím vzniká spätná väzba.