Video: Vad är generaliseringsfel i maskininlärning?
2024 Författare: Lynn Donovan | [email protected]. Senast ändrad: 2023-12-15 23:53
I övervakad inlärning applikationer i maskininlärning och statistiska inlärning teori, generaliseringsfel (även känd som out-of-sample fel ) är ett mått på hur exakt en algoritm kan förutsäga utfallsvärden för tidigare osynliga data.
Följaktligen, vilka är de vanligaste typerna av fel vid maskininlärning?
För binära klassificeringsproblem finns det två primära typer av fel . Typ 1 fel (falska positiva) och Typ 2 fel (falskt negativ). Det är ofta möjligt att genom modellval och justering öka den ena samtidigt som den andra minskar, och ofta måste man välja vilken feltyp är mer acceptabelt.
Vet också, vad är Overfitting i maskininlärning? Överanpassning i maskininlärning Överanpassning hänvisar till en modell som modellerar träningsdata för väl. Överanpassning händer när en modell lär sig detaljerna och bruset i träningsdatan i en sådan utsträckning att det negativt påverkar modellens prestanda på nya data.
Frågade också, vad är generaliseringsprestanda?
De generaliseringsprestanda av en inlärningsalgoritm hänvisar till prestanda på out-of-sample data för modellerna som lärts av algoritmen.
Vad är klassificeringsfel?
Klassificeringsfel . De klassificeringsfel Ei för ett enskilt program beror i på antalet prover som är felaktigt klassificerade (falskt positiva plus falskt negativa) och utvärderas med formeln: där f är antalet provfall som har klassificerats felaktigt, och n är det totala antalet provfall.
Rekommenderad:
Vad är maskininlärning med Python?
Introduktion till maskininlärning med Python. Maskininlärning är en typ av artificiell intelligens (AI) som ger datorer förmågan att lära sig utan att vara explicit programmerad. Maskininlärning fokuserar på utvecklingen av datorprogram som kan förändras när de utsätts för ny data
Vad ska jag lära mig för maskininlärning?
Det skulle vara bättre om du lär dig mer om följande ämne i detalj innan du börjar lära dig maskininlärning. Sannolikhetsteori. Linjär algebra. Grafteori. Optimeringsteori. Bayesianska metoder. Kalkyl. Multivariat kalkyl. Och programmeringsspråk och databaser som:
Vad är maskininlärning inom artificiell intelligens?
Maskininlärning (ML) är den gren av vetenskapen som ägnar sig åt studiet av algoritmer och statistiska modeller som datorsystem använder för att utföra en specifik uppgift utan att använda explicita instruktioner, istället förlitar sig på mönster och slutledningar. Det ses som en delmängd av artificiell intelligens
Vad kan vi använda maskininlärning till?
Här delar vi några exempel på maskininlärning som vi använder varje dag och som kanske inte har någon aning om att de drivs av ML. Virtuella personliga assistenter. Förutsägelser under pendling. Videor Övervakning. Sociala medietjänster. Filtrering av skräppost och skadlig programvara. Kundsupport online. Förfining av sökmotorresultat
Vad är modelldrift i maskininlärning?
Från Wikipedia, den fria encyklopedin. Inom prediktiv analys och maskininlärning innebär begreppet drift att de statistiska egenskaperna hos målvariabeln, som modellen försöker förutsäga, förändras över tid på oförutsedda sätt. Detta orsakar problem eftersom förutsägelserna blir mindre exakta med tiden