Video: Apakah ralat generalisasi dalam pembelajaran mesin?
2024 Pengarang: Lynn Donovan | [email protected]. Diubah suai terakhir: 2023-12-15 23:51
Dalam diawasi pembelajaran aplikasi dalam pembelajaran mesin dan statistik pembelajaran teori, ralat generalisasi (juga dikenali sebagai out-of-sample ralat ) ialah ukuran seberapa tepat algoritma dapat meramalkan nilai hasil untuk data yang tidak kelihatan sebelum ini.
Akibatnya, apakah jenis ralat biasa dalam pembelajaran mesin?
Untuk masalah klasifikasi binari, terdapat dua utama jenis kesalahan . taip 1 kesilapan (positif palsu) dan taip 2 kesilapan (negatif palsu). Ia selalunya boleh dilakukan melalui pemilihan model dan penalaan untuk meningkatkan satu sambil mengurangkan yang lain, dan selalunya seseorang mesti memilih yang mana jenis ralat adalah lebih boleh diterima.
Ketahui juga, apakah Overfitting dalam pembelajaran mesin? Overfitting dalam Machine Learning Overfitting merujuk kepada model yang memodelkan data latihan terlalu baik. Terlalu pasang berlaku apabila model mempelajari butiran dan hingar dalam data latihan sehingga ia memberi kesan negatif terhadap prestasi model pada data baharu.
Juga ditanya, apakah prestasi generalisasi?
The prestasi generalisasi algoritma pembelajaran merujuk kepada prestasi pada data luar sampel model yang dipelajari oleh algoritma.
Apakah ralat klasifikasi?
Ralat Pengelasan . The ralat klasifikasi Ei bagi program individu i bergantung pada bilangan sampel yang dikelaskan secara salah (positif palsu ditambah negatif palsu) dan dinilai dengan formula: dengan f ialah bilangan kes sampel yang dikelaskan secara salah, dan n ialah jumlah bilangan sampel.
Disyorkan:
Apakah pembelajaran mesin dalam kecerdasan buatan?
Pembelajaran mesin (ML) ialah cabang sains yang menumpukan kepada kajian algoritma dan model statistik yang digunakan oleh sistem komputer untuk melaksanakan tugas tertentu tanpa menggunakan arahan eksplisit, sebaliknya bergantung pada corak dan inferens. Ia dilihat sebagai subset daripada kecerdasan buatan
Apakah model drift dalam pembelajaran mesin?
Daripada Wikipedia, ensiklopedia percuma. Dalam analitik ramalan dan pembelajaran mesin, hanyutan konsep bermakna sifat statistik pembolehubah sasaran, yang model cuba ramalkan, berubah dari semasa ke semasa dalam cara yang tidak dijangka. Ini menimbulkan masalah kerana ramalan menjadi kurang tepat apabila masa berlalu
Apakah rangka kerja dalam pembelajaran mesin?
Apakah itu Rangka Kerja Pembelajaran Mesin. Rangka Kerja Pembelajaran Mesin ialah antara muka, pustaka atau alat yang membolehkan pembangun membina model pembelajaran mesin dengan lebih mudah dan cepat, tanpa melibatkan diri dalam algoritma asas
Apakah masalah regresi dalam pembelajaran mesin?
Masalah regresi ialah apabila pembolehubah keluaran adalah nilai sebenar atau berterusan, seperti "gaji" atau "berat". Banyak model yang berbeza boleh digunakan, yang paling mudah ialah regresi linear. Ia cuba untuk menyesuaikan data dengan hyper-plane terbaik yang melalui mata
Apakah penggunaan model dalam pembelajaran mesin?
Apakah Penerapan Model? Penerapan ialah kaedah yang anda gunakan untuk menyepadukan model pembelajaran mesin ke dalam persekitaran pengeluaran sedia ada untuk membuat keputusan perniagaan praktikal berdasarkan data