Video: Kaj je napaka posploševanja pri strojnem učenju?
2024 Avtor: Lynn Donovan | [email protected]. Nazadnje spremenjeno: 2023-12-15 23:53
V nadzorovanem učenje aplikacije v strojno učenje in statistično učenje teorija, napaka pri posploševanju (znan tudi kot izven vzorca napaka ) je merilo, kako natančno je algoritem sposoben napovedati vrednosti izida za prej nevidne podatke.
Katere so torej pogoste vrste napak pri strojnem učenju?
Za probleme binarne klasifikacije sta dve primarni vrste napak . Vrsta 1 napake (lažno pozitivni) in Vrsta 2 napake (lažno negativni). Pogosto je mogoče z izbiro modela in prilagajanjem povečati enega, medtem ko zmanjšati drugega, in pogosto je treba izbrati, katerega vrsta napake je bolj sprejemljiva.
Vedite tudi, kaj je Overfitting pri strojnem učenju? Prekomerno opremljanje v strojnem učenju Prenapetost se nanaša na model, ki predobro modelira podatke o usposabljanju. Prekomerno opremljanje se zgodi, ko se model nauči podrobnosti in hrupa v podatkih usposabljanja do te mere, da negativno vpliva na zmogljivost modela na novih podatkih.
Vprašali so se tudi, kaj je uspešnost posploševanja?
The uspešnost posploševanja algoritma učenja se nanaša na izvedba na podatkih izven vzorca modelov, ki se jih je naučil algoritem.
Kaj je napaka pri klasifikaciji?
Napaka pri klasifikaciji . The napaka pri klasifikaciji Ejaz posameznega programa i je odvisen od števila napačno razvrščenih vzorcev (lažno pozitivnih plus lažno negativnih) in se ovrednoti po formuli: kjer je f število nepravilno razvrščenih vzorcev, n pa skupno število vzorčnih primerov.
Priporočena:
Kaj je premik modela v strojnem učenju?
Iz Wikipedije, proste enciklopedije. V napovedni analitiki in strojnem učenju koncept drift pomeni, da se statistične lastnosti ciljne spremenljivke, ki jo model poskuša napovedati, sčasoma spreminjajo na nepredvidene načine. To povzroča težave, ker so napovedi s časom manj točne
Kaj je okvir v strojnem učenju?
Kaj je okvir strojnega učenja. Okvir za strojno učenje je vmesnik, knjižnica ali orodje, ki razvijalcem omogoča enostavnejšo in hitrejšo izdelavo modelov strojnega učenja, ne da bi se spuščali v bistvo osnovnih algoritmov
Kaj je problem regresije pri strojnem učenju?
Problem regresije je, ko je izhodna spremenljivka realna ali neprekinjena vrednost, na primer »plača« ali »teža«. Uporabimo lahko veliko različnih modelov, najpreprostejša je linearna regresija. Podatke poskuša uskladiti z najboljšo hiperravnino, ki gre skozi točke
Kaj je uvajanje modela v strojnem učenju?
Kaj je uvajanje modela? Uvajanje je metoda, s katero integrirate model strojnega učenja v obstoječe produkcijsko okolje za sprejemanje praktičnih poslovnih odločitev na podlagi podatkov
Kakšna je napaka pretirane posploševanja?
Pogoste napake pri preiskovanju ljudi so netočna opažanja, pretirano posploševanje, selektivno opazovanje in nelogično sklepanje. Te napake se pojavijo, ko raziskovalci napačno opazujejo stvari, prehitro sklepajo ali domnevajo, ne da bi v celoti raziskali predmet. Znanstvenik je v raziskavi ustvaril zaščitne ukrepe, da bi se izognili