Video: Što je pogreška generalizacije u strojnom učenju?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zadnja promjena: 2023-12-15 23:48
U pod nadzorom učenje aplikacije u strojno učenje i statistički učenje teorija, pogreška generalizacije (također poznat kao izvan uzorka pogreška ) je mjera koliko je točno algoritam u stanju predvidjeti vrijednosti ishoda za prethodno nevidljive podatke.
Posljedično, koje su uobičajene vrste pogrešaka u strojnom učenju?
Za probleme binarne klasifikacije postoje dva primarna vrste grešaka . Tip 1 pogreške (lažno pozitivni) i Tip 2 pogreške (lažni negativni). Često je kroz odabir modela i podešavanje moguće povećati jedan dok se drugi smanji, a često se mora odabrati koji vrsta pogreške je prihvatljiviji.
Također znajte, što je Overfitting u strojnom učenju? Prekomjerno opremanje u strojnom učenju Pretjerano opremanje odnosi se na model koji previše dobro modelira podatke o obuci. Prekomjerna oprema događa se kada model nauči detalje i šum u podacima obuke do te mjere da negativno utječe na izvedbu modela na novim podacima.
Također se postavlja pitanje što je izvedba generalizacije?
The izvedba generalizacije algoritma učenja odnosi se na izvođenje na podacima izvan uzorka modela koje je naučio algoritam.
Što je klasifikacijska pogreška?
Pogreška klasifikacije . The greška u klasifikaciji Ei pojedinog programa i ovisi o broju krivo klasificiranih uzoraka (lažno pozitivni plus lažno negativni) i procjenjuje se po formuli: gdje je f broj netočno klasificiranih uzoraka, a n ukupan broj uzoraka slučajeva.
Preporučeni:
Što je drift modela u strojnom učenju?
Iz Wikipedije, slobodne enciklopedije. U prediktivnoj analitici i strojnom učenju, pomak koncepta znači da se statistička svojstva ciljne varijable, koju model pokušava predvidjeti, mijenjaju tijekom vremena na nepredviđene načine. To uzrokuje probleme jer predviđanja postaju manje točna kako vrijeme prolazi
Što je okvir u strojnom učenju?
Što je okvir strojnog učenja. Okvir za strojno učenje je sučelje, biblioteka ili alat koji programerima omogućuje lakšu i bržu izgradnju modela strojnog učenja, bez upuštanja u sitnice temeljnih algoritama
Što je problem regresije u strojnom učenju?
Problem regresije je kada je izlazna varijabla stvarna ili kontinuirana vrijednost, kao što je "plaća" ili "težina". Može se koristiti mnogo različitih modela, a najjednostavniji je linearna regresija. Pokušava uskladiti podatke s najboljom hiper-ravninom koja prolazi kroz točke
Što je implementacija modela u strojnom učenju?
Što je implementacija modela? Implementacija je metoda kojom integrirate model strojnog učenja u postojeće proizvodno okruženje kako biste donijeli praktične poslovne odluke na temelju podataka
Što je smanjenje značajki u strojnom učenju?
Svrha korištenja redukcije značajki je smanjiti broj značajki (ili varijabli) koje računalo mora obraditi da bi izvršilo svoju funkciju. Redukcija značajki koristi se za smanjenje broja dimenzija, čineći podatke manje rijetkima i statistički značajnijim za aplikacije strojnog učenja