Видео: Что такое ошибка обобщения в машинном обучении?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последнее изменение: 2023-12-15 23:52
Под присмотром обучение приложения в машинное обучение и статистические обучение теория ошибка обобщения (также известный как вне выборки ошибка ) - это мера того, насколько точно алгоритм может предсказать значения результатов для ранее невидимых данных.
Следовательно, каковы общие типы ошибок в машинном обучении?
Для задач бинарной классификации есть два основных типы ошибок . Тип 1 ошибки (ложные срабатывания) и Тип 2 ошибки (ложноотрицательные). Часто с помощью выбора и настройки модели можно увеличить одно при уменьшении другого, и часто приходится выбирать, какой тип ошибки более приемлемо.
Также знайте, что такое переобучение в машинном обучении? Переоснащение в машинном обучении Переоснащение относится к модели, которая слишком хорошо моделирует обучающие данные. Переоснащение происходит, когда модель изучает детали и шум в обучающих данных до такой степени, что это отрицательно влияет на производительность модели на новых данных.
Также спросили, что такое производительность обобщения?
В производительность обобщения алгоритма обучения относится к представление на вневыборочных данных моделей, изученных алгоритмом.
Что такое ошибка классификации?
Ошибка классификации . В ошибка классификации Eя индивидуальной программы i зависит от количества неправильно классифицированных образцов (ложноположительные плюс ложноотрицательные) и оценивается по формуле: где f - количество неправильно классифицированных случаев выборки, а n - общее количество случаев выборки.
Рекомендуемые:
Что такое дрейф модели в машинном обучении?
Из Википедии, бесплатной энциклопедии. В прогнозной аналитике и машинном обучении дрейф концепции означает, что статистические свойства целевой переменной, которую модель пытается предсказать, со временем изменяются непредвиденным образом. Это вызывает проблемы, потому что прогнозы становятся менее точными с течением времени
Что такое фреймворк в машинном обучении?
Что такое Machine Learning Framework. Платформа машинного обучения - это интерфейс, библиотека или инструмент, который позволяет разработчикам более легко и быстро создавать модели машинного обучения, не вдаваясь в подробности лежащих в основе алгоритмов
Что такое развертывание модели в машинном обучении?
Что такое развертывание модели? Развертывание - это метод, с помощью которого вы интегрируете модель машинного обучения в существующую производственную среду для принятия практических бизнес-решений на основе данных
Что такое сокращение функций в машинном обучении?
Цель использования сокращения функций - уменьшить количество функций (или переменных), которые компьютер должен обрабатывать для выполнения своей функции. Сокращение функций используется для уменьшения количества измерений, делая данные менее разреженными и более статистически значимыми для приложений машинного обучения
Что такое развертывание в машинном обучении?
Развертывание - это метод, с помощью которого вы интегрируете машинную модель обучения в существующую производственную среду для принятия практических бизнес-решений на основе данных