قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
مساحة تحت منحنى ROC (AUC)
مقياس فردي يحدد الأداء العام لمصنف ثنائي، ويمثل احتمالية أن يتم تصنيف مثال إيجابي بشكل أفضل من مثال سلبي.
خطأ من النوع الأول
إيجابي خاطئ يحدث عندما يرفض النموذج بشكل غير صحيح فرضية العدم الصحيحة، مما يؤدي إلى إنذارات كاذبة في التنبؤات.
خطأ من النوع الثاني
سلبي خاطئ ينتج عن فشل النموذج في رفض فرضية العدم الخاطئة، مما يسبب إخفاقات كبيرة في الكشف.
تحليل الأخطاء حسب الفئة
فحص مفصل لأخطاء التصنيف الخاصة بكل فئة مستهدفة لتحديد الفئات الإشكالية وتوجيه التحسين المستهدف.
مخطط الكمي-الكمي (Q-Q)
أداة رسومية تقارن توزيع البواقي بتوزيع نظري، مما يسمح باكتشاف الانحرافات عن افتراضات الطبيعية.
تحليل المعايرة
تقييم التوافق بين الاحتمالات التي يتنبأ بها النموذج والترددات المرصودة في البيانات، وهو أمر بالغ الأهمية للتنبؤات الاحتمالية.
اختبار دربن-واتسون
اختبار إحصائي يكشف عن الارتباط الذاتي للبواقي في السلاسل الزمنية، وهو ضروري للتحقق من استقلالية الأخطاء.
التمهيد (Bootstrap) لتقييم الأخطاء
طريقة إعادة أخذ العينات تولد عينات متعددة لتقدير توزيع الأخطاء وحساب فترات الثقة القوية.
تحليل الخطأ المحلي (LIME)
تقنية قابلية التفسير التي تشرح التنبؤات الفردية عن طريق إنشاء نماذج محلية مبسطة حول كل نقطة بيانات.