2025 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последно модифициран: 2025-01-22 17:18
В контролиран изучаване на приложения в машинно обучение и статистически изучаване на теория, грешка в обобщението (известен също като извън извадката грешка ) е мярка за това колко точно алгоритъмът е в състояние да предвиди стойности на резултатите за невиждани по-рано данни.
Следователно, какви са често срещаните типове грешки в машинното обучение?
За проблемите с двоична класификация има две основни видове грешки . Тип 1 грешки (фалшиви положителни резултати) и Тип 2 грешки (фалшиви отрицателни). Често е възможно чрез избор и настройка на модела да се увеличи едното, докато се намали другото и често човек трябва да избере кой тип грешка е по-приемливо.
Знайте също, какво е свръхоборудване в машинното обучение? Свръхоборудване в машинно обучение Преоборудване се отнася до модел, който моделира данните за обучение твърде добре. Прекомерно оборудване се случва, когато моделът научава детайлите и шума в данните за обучение до степен, че това се отразява негативно на производителността на модела върху нови данни.
Също така попитах какво е ефективността на обобщаването?
В представяне на обобщение на алгоритъм за обучение се отнася до производителност върху данни извън извадката на моделите, научени от алгоритъма.
Какво е грешка в класификацията?
Грешка в класификацията . В грешка в класификацията Еи на отделна програма i зависи от броя на неправилно класифицираните проби (фалшиви положителни плюс фалшиво отрицателни) и се оценява по формулата: където f е броят на неправилно класифицираните пробни случаи, а n е общият брой на пробните случаи.
Препоръчано:
Какво представлява машинното обучение с помощта на Python?
Въведение в машинното обучение с помощта на Python. Машинното обучение е вид изкуствен интелект (AI), който предоставя на компютрите способността да се учат, без да бъдат изрично програмирани. Машинното обучение се фокусира върху разработването на компютърни програми, които могат да се променят, когато са изложени на нови данни
Какво представлява машинното обучение в изкуствения интелект?
Машинното обучение (ML) е клон на науката, посветен на изучаването на алгоритми и статистически модели, които компютърните системи използват за изпълнение на конкретна задача, без да използват изрични инструкции, разчитайки вместо това на модели и изводи. То се разглежда като подмножество от изкуствен интелект
Какво представлява отклонението на модела в машинното обучение?
От Уикипедия, свободната енциклопедия. В предсказуемия анализ и машинното обучение, отклонението на концепцията означава, че статистическите свойства на целевата променлива, която моделът се опитва да предвиди, се променят с течение на времето по непредвидени начини. Това създава проблеми, защото прогнозите стават по-малко точни с течение на времето
Какво представлява рамката в машинното обучение?
Какво представлява рамката за машинно обучение. Рамката за машинно обучение е интерфейс, библиотека или инструмент, който позволява на разработчиците по-лесно и бързо да изграждат модели за машинно обучение, без да навлизат в същността на основните алгоритми
Какво представлява проблемът с регресията в машинното обучение?
Проблемът с регресията е, когато изходната променлива е реална или непрекъсната стойност, като „заплата“или „тегло“. Могат да се използват много различни модели, най-простият е линейната регресия. Той се опитва да съпостави данните с най-добрата хипер-равнина, която минава през точките