Wideo: Co to jest błąd generalizacji w uczeniu maszynowym?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Ostatnio zmodyfikowany: 2023-12-15 23:51
W nadzorowanym uczenie się aplikacje w nauczanie maszynowe i statystyczne uczenie się teoria, błąd uogólnienia (znany również jako out-of-sample błąd ) jest miarą tego, jak dokładnie algorytm jest w stanie przewidzieć wartości wyników dla wcześniej niewidocznych danych.
W związku z tym, jakie są najczęstsze rodzaje błędów w uczeniu maszynowym?
W przypadku problemów z klasyfikacją binarną istnieją dwa podstawowe rodzaje błędów . Rodzaj 1 błędy (fałszywe alarmy) i Rodzaj 2 błędy (fałszywe negatywy). Często poprzez wybór i tuning modelu można zwiększyć jeden, a zmniejszyć drugi, i często trzeba wybrać, który typ błędu jest bardziej do zaakceptowania.
Wiedz też, co to jest Overfitting w uczeniu maszynowym? Overfitting w Machine Learning Overfitting odnosi się do modelu, który zbyt dobrze modeluje dane szkoleniowe. Dopasowanie Dzieje się tak, gdy model uczy się szczegółów i szumu w danych uczących do tego stopnia, że ma to negatywny wpływ na wydajność modelu na nowych danych.
Zapytano również, co to jest wydajność uogólniania?
ten wydajność uogólniania algorytmu uczenia odnosi się do wydajność na danych poza próbą modeli poznanych przez algorytm.
Co to jest błąd klasyfikacji?
Błąd klasyfikacji . ten błąd klasyfikacji mii indywidualnego programu i zależy od liczby próbek nieprawidłowo sklasyfikowanych (fałszywie dodatnich plus fałszywie ujemnych) i jest oceniane według wzoru: gdzie f to liczba próbek nieprawidłowo sklasyfikowanych, a n to całkowita liczba przypadków próbek.
Zalecana:
Czym jest dryf modelu w uczeniu maszynowym?
Z Wikipedii, wolnej encyklopedii. W analityce predykcyjnej i uczeniu maszynowym dryf koncepcji oznacza, że statystyczne właściwości zmiennej docelowej, którą model próbuje przewidzieć, zmieniają się w czasie w nieprzewidziany sposób. Powoduje to problemy, ponieważ prognozy stają się mniej dokładne w miarę upływu czasu
Czym jest framework w uczeniu maszynowym?
Co to jest platforma uczenia maszynowego. Machine Learning Framework to interfejs, biblioteka lub narzędzie, które pozwala programistom łatwiej i szybciej budować modele uczenia maszynowego, bez wchodzenia w sedno podstawowych algorytmów
Czym jest problem regresji w uczeniu maszynowym?
Problem regresji występuje, gdy zmienna wyjściowa jest wartością rzeczywistą lub ciągłą, taką jak „wynagrodzenie” lub „waga”. Można zastosować wiele różnych modeli, najprostszym jest regresja liniowa. Próbuje dopasować dane do najlepszej hiperpłaszczyzny, która przechodzi przez punkty
Co to jest wdrażanie modelu w uczeniu maszynowym?
Co to jest wdrażanie modelu? Wdrożenie to metoda, dzięki której integrujesz model uczenia maszynowego z istniejącym środowiskiem produkcyjnym w celu podejmowania praktycznych decyzji biznesowych na podstawie danych
Co to jest redukcja funkcji w uczeniu maszynowym?
Celem stosowania redukcji cech jest zmniejszenie liczby cech (lub zmiennych), które komputer musi przetworzyć, aby wykonać swoją funkcję. Redukcja funkcji służy do zmniejszania liczby wymiarów, dzięki czemu dane są mniej rzadkie i bardziej istotne statystycznie dla aplikacji uczenia maszynowego