السؤال الذي يعالجه التحليل

هذه المهمة مخصصة لـ«تقييم دقة نموذج» داخل تحليل البيانات / التنبؤ. جوهرها: اختر المقاييس المناسبة للمشكلة مثل MAE أو F1 أو AUC ولا تستخدم accuracy تلقائيا.

الأدلة التي يبنى عليها

• تنبؤات النموذج
• القيم الفعلية
• نوع المسألة
• تكلفة أنواع الأخطاء
• مجموعة اختبار مستقلة

البرومبت

حلّل «دقة نموذج» لغرض «تقييم دقة نموذج» ضمن تحليل البيانات، ولا تستبدل التحليل بوصف عام عن التنبؤ. البيانات التي سأوفرها: - [تنبؤات النموذج] - [القيم الفعلية] - [نوع المسألة] - [تكلفة أنواع الأخطاء] - [مجموعة اختبار مستقلة] منهج التحليل: 1. اختر المقاييس المناسبة للمشكلة مثل MAE أو F1 أو AUC ولا تستخدم accuracy تلقائيا. 2. قارن النموذج بخط أساس بسيط وبنسخة سابقة. 3. قدّم فواصل أو تباين الأداء على شرائح مهمة. أخرج النتيجة في صورة: - مقاييس دقة وتفسيرها. - مقارنة baseline. - أداء حسب شرائح. حافظ على حدود «تقييم دقة نموذج»: لا تحوّل الناتج إلى «تقسيم بيانات التدريب»؛ استخدم عناصر المهمة المجاورة فقط عندما تكون مدخلا ضروريا لهذه المهمة. اختبار الجودة: هل المقياس المختار يعكس تكلفة الخطأ الفعلية في الاستخدام؟

ما يجب أن يخرج من التحليل

• مقاييس دقة وتفسيرها
• مقارنة baseline
• أداء حسب شرائح

اختبار سلامة الاستنتاج

• هل المقياس المختار يعكس تكلفة الخطأ الفعلية في الاستخدام؟