Video: Mikä on yleistysvirhe koneoppimisessa?
2024 Kirjoittaja: Lynn Donovan | [email protected]. Viimeksi muokattu: 2023-12-15 23:46
Valvottuina oppimista sovellukset sisään koneoppimista ja tilastollinen oppimista teoria, yleistysvirhe (tunnetaan myös nimellä out-of-sample virhe ) on mitta siitä, kuinka tarkasti algoritmi pystyy ennustamaan tulosarvot aiemmin näkemättömälle datalle.
Mitkä ovat siis yleisimmät virhetyypit koneoppimisessa?
Binääriluokitteluongelmia varten on kaksi ensisijaista tyyppisiä virheitä . Tyyppi 1 virheitä (vääriä positiivisia) ja Tyyppi 2 virheitä (vääriä negatiivisia). Mallin valinnalla ja virittämisellä on usein mahdollista lisätä yhtä ja vähentää toista, ja usein on valittava mikä virheen tyyppi on hyväksyttävämpää.
Tiedätkö myös, mitä ylisovitus on koneoppimisessa? Overfitting koneoppimisessa Overfitting viittaa malliin, joka mallintaa harjoitusdataa liian hyvin. Ylisovitus tapahtuu, kun malli oppii harjoitusdatan yksityiskohdat ja kohinan siinä määrin, että se vaikuttaa negatiivisesti mallin suorituskykyyn uudessa datassa.
Kysyttiin myös, mikä on yleistäminen?
The yleistyssuorituskyky Oppimisalgoritmin termi viittaa esitys algoritmin oppimien mallien näytteen ulkopuolisilla tiedoilla.
Mikä on luokitusvirhe?
Luokitteluvirhe . The luokitteluvirhe Ei yksittäisen ohjelman i riippuu väärin luokiteltujen näytteiden määrästä (vääriä positiivisia plus vääriä negatiivisia) ja se arvioidaan kaavalla: missä f on väärin luokiteltujen näytetapausten lukumäärä ja n on näytetapausten kokonaismäärä.
Suositeltava:
Mitä on mallin ajautuminen koneoppimisessa?
Wikipediasta, ilmaisesta tietosanakirjasta. Ennustavassa analytiikassa ja koneoppimisessa käsiteryömintä tarkoittaa sitä, että kohdemuuttujan tilastolliset ominaisuudet, joita malli yrittää ennustaa, muuttuvat ajan myötä odottamattomilla tavoilla. Tämä aiheuttaa ongelmia, koska ennusteet heikkenevät ajan myötä
Mikä on regressioongelma koneoppimisessa?
Regressioongelma on, kun tuotosmuuttuja on todellinen tai jatkuva arvo, kuten "palkka" tai "paino". Useita erilaisia malleja voidaan käyttää, yksinkertaisin on lineaarinen regressio. Se yrittää sovittaa tiedot parhaaseen hypertasoon, joka kulkee pisteiden läpi
Mitä mallin käyttöönotto koneoppimisessa on?
Mitä mallin käyttöönotto on? Käyttöönotto on menetelmä, jolla integroit koneoppimismallin olemassa olevaan tuotantoympäristöön tehdäksesi käytännön liiketoimintapäätöksiä datan perusteella
Mitä on ominaisuuksien vähentäminen koneoppimisessa?
Ominaisuuksien vähentämisen tarkoituksena on vähentää niiden ominaisuuksien (tai muuttujien) määrää, joita tietokoneen on käsiteltävä toimintonsa suorittamiseksi. Ominaisuuden vähentämistä käytetään mittasuhteiden määrän vähentämiseen, jolloin datasta tulee vähemmän harvaa ja tilastollisesti merkitsevämpi koneoppimissovelluksissa
Mitä käyttöönotto on koneoppimisessa?
Käyttöönotto on menetelmä, jolla integroit koneoppimismallin olemassa olevaan tuotantoympäristöön, jotta voit tehdä käytännön liiketoimintapäätöksiä tietoihin perustuen