Həkim və Xəstələr: Training Prosesi
Həkimlərdən biri, bir gün qərara gəlir ki, sadəcə qrip və su çiçəyi xəstələrinə baxsın. Bu mövzuda ən yaxşısı olmağa, hətta ilk baxışda kimin su çiçəyi kimin qrip olduğunu biləcək qədər ekspert olmaq istəyir. Xəstələri onların simptomlarına əsasən diaqnoz etməyə başlayır. Həkim xəstənin temperaturunu, boğazını və dərisini (FEATURES COLUMN) müayinə edərək diaqnoz qoyur. Bu proses modelin training mərhələsini təmsil edir; model (yəni həkim) datasetdəki (gələn xəstələr) simptomlardan (features columns) öyrənir və dəqiq diaqnoz qoymağı (prediction) öyrənir.
Testing və Entropy (Cross Entropy)
Həkim diaqnoz qoyduqdan sonra doğruluğu yoxlamaq üçün test mərhələsindən keçir. Həkim üçün bu çox önəmlidir, çünki onun nə dərəcə yaxşı olduğu bu testlə bəlli olur. Testing, modelin proqnozlarının nə dərəcədə düzgün olduğunu ölçən qiymətləndirmə prosesidir və bu zaman Cross Entropy (entropy) istifadə olunur. Test nəticələri modelin düzgün diaqnoz qoyub-qoymadığını müəyyən edir.
@endsection