Video: Co je chyba zobecnění ve strojovém učení?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Naposledy změněno: 2023-12-15 23:44
V pod dohledem učení se aplikace v strojové učení a statistické učení se teorie, chyba generalizace (také známý jako out-of-sample chyba ) je měřítkem toho, jak přesně je algoritmus schopen předpovídat výsledné hodnoty pro dříve neviděná data.
Jaké jsou tedy běžné typy chyb ve strojovém učení?
Pro binární klasifikační problémy existují dva primární typy chyb . Typ 1 chyby (falešně pozitivní) a Typ 2 chyby (falešně negativní). Často je možné prostřednictvím výběru a ladění modelu jeden zvýšit a druhý snížit a často si člověk musí vybrat, který typ chyby je přijatelnější.
Také víte, co je overfitting ve strojovém učení? Overfitting ve strojovém učení Overfitting odkazuje na model, který příliš dobře modeluje tréninková data. Přetahování nastane, když se model naučí podrobnosti a šum v trénovacích datech do té míry, že to negativně ovlivní výkon modelu na nových datech.
Také se zeptali, co je výkon zobecnění?
The výkon zobecnění algoritmu učení odkazuje na výkon na datech mimo vzorek modelů naučených algoritmem.
Co je klasifikační chyba?
Chyba klasifikace . The klasifikační chyba Ei individuálního programu i závisí na počtu nesprávně klasifikovaných vzorků (falešně pozitivní plus falešně negativní) a vyhodnocuje se podle vzorce: kde f je počet nesprávně klasifikovaných vzorků a n je celkový počet případů vzorku.
Doporučuje:
Co je to modelový drift ve strojovém učení?
Z Wikipedie, otevřené encyklopedie. V prediktivní analytice a strojovém učení pojem drift znamená, že statistické vlastnosti cílové proměnné, kterou se model snaží předpovědět, se v průběhu času mění nepředvídatelným způsobem. To způsobuje problémy, protože předpovědi se postupem času stávají méně přesné
Co je framework ve strojovém učení?
Co je to Machine Learning Framework. Framework Machine Learning Framework je rozhraní, knihovna nebo nástroj, který umožňuje vývojářům snadněji a rychleji vytvářet modely strojového učení, aniž by se museli zabývat podrobnostmi základních algoritmů
Co je regresní problém ve strojovém učení?
Regresní problém je, když výstupní proměnná je skutečná nebo spojitá hodnota, jako je „plat“nebo „váha“. Lze použít mnoho různých modelů, nejjednodušší je lineární regrese. Snaží se přizpůsobit data nejlepší hyperrovině, která prochází body
Co je nasazení modelu ve strojovém učení?
Co je nasazení modelu? Nasazení je metoda, pomocí které integrujete model strojového učení do existujícího produkčního prostředí, abyste mohli dělat praktická obchodní rozhodnutí na základě dat
Co je omezení funkcí ve strojovém učení?
Účelem použití redukce funkcí je snížit počet funkcí (nebo proměnných), které musí počítač zpracovat, aby mohl vykonávat svou funkci. Redukce funkcí se používá ke snížení počtu dimenzí, díky čemuž jsou data méně řídká a statisticky významnější pro aplikace strojového učení