Video: Čo je to chyba zovšeobecnenia v strojovom učení?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Naposledy zmenené: 2023-12-15 23:53
V pod dohľadom učenie aplikácie v strojové učenie a štatistické učenie teória, chyba zovšeobecnenia (známy aj ako out-of-sample chyba ) je mierou toho, ako presne je algoritmus schopný predpovedať výsledné hodnoty pre predtým nevidené údaje.
Aké sú teda bežné typy chýb v strojovom učení?
Pre binárne klasifikačné problémy existujú dva primárne typy chýb . Typ 1 chyby (falošne pozitívne) a Typ 2 chyby (falošne negatívne). Často je možné výberom a ladením modelu zvýšiť jeden a zároveň znížiť druhý, a často si treba vybrať, ktorý typ chyby je prijateľnejšia.
Tiež viete, čo je nadmerná montáž v strojovom učení? Overfitting v Machine Learning Overfitting odkazuje na model, ktorý príliš dobre modeluje tréningové dáta. Overfitting sa stane, keď sa model naučí podrobnosti a šum v trénovacích údajoch do takej miery, že to negatívne ovplyvní výkon modelu na nových údajoch.
Tiež sa pýtali, čo je výkon zovšeobecnenia?
The výkon zovšeobecňovania algoritmu učenia sa týka výkon na údajoch mimo vzorky modelov získaných algoritmom.
Čo je klasifikačná chyba?
Chyba klasifikácie . The klasifikačná chyba Ei individuálneho programu i závisí od počtu nesprávne klasifikovaných vzoriek (falošne pozitívnych plus falošne negatívnych) a vyhodnotí sa podľa vzorca: kde f je počet prípadov nesprávne klasifikovaných vzoriek a n je celkový počet prípadov vzorky.
Odporúča:
Čo je to modelový drift v strojovom učení?
Z Wikipédie, voľnej encyklopédie. V prediktívnej analytike a strojovom učení pojem drift znamená, že štatistické vlastnosti cieľovej premennej, ktorú sa model snaží predpovedať, sa v priebehu času menia nepredvídateľným spôsobom. To spôsobuje problémy, pretože predpovede sa časom stávajú menej presné
Čo je regresný problém v strojovom učení?
Regresný problém je, keď výstupná premenná je reálna alebo spojitá hodnota, ako napríklad „plat“alebo „váha“. Je možné použiť mnoho rôznych modelov, najjednoduchší je lineárna regresia. Snaží sa prispôsobiť dáta najlepšej hyper-rovine, ktorá prechádza bodmi
Čo je nasadenie modelu v strojovom učení?
Čo je nasadenie modelu? Nasadenie je metóda, pomocou ktorej integrujete model strojového učenia do existujúceho produkčného prostredia, aby ste mohli robiť praktické obchodné rozhodnutia založené na údajoch
Čo je redukcia funkcií v strojovom učení?
Účelom použitia redukcie funkcií je znížiť počet funkcií (alebo premenných), ktoré musí počítač spracovať, aby mohol vykonávať svoju funkciu. Zníženie funkcií sa používa na zníženie počtu dimenzií, vďaka čomu sú údaje menej riedke a štatisticky významnejšie pre aplikácie strojového učenia
Čo je nasadenie v strojovom učení?
Nasadenie je metóda, pomocou ktorej integrujete model strojového učenia do existujúceho výrobného prostredia, aby ste mohli robiť praktické obchodné rozhodnutia založené na údajoch