Video: Šta je greška generalizacije u mašinskom učenju?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zadnja izmjena: 2023-12-15 23:44
Pod nadzorom učenje aplikacije u mašinsko učenje i statistički učenje teorija, greška generalizacije (također poznat kao van uzorka greška ) je mjera koliko precizno algoritam može predvidjeti vrijednosti ishoda za prethodno nevidljive podatke.
Shodno tome, koje su uobičajene vrste grešaka u mašinskom učenju?
Za probleme binarne klasifikacije postoje dva primarna vrste grešaka . Tip 1 greške (lažno pozitivni) i Tip 2 greške (lažni negativni). Često je moguće kroz odabir modela i podešavanje povećati jedan dok se drugi smanji, a često se mora izabrati koji tip greške je prihvatljiviji.
Takođe znajte, šta je Overfitting u mašinskom učenju? Overfitting in Machine Learning Overfitting odnosi se na model koji previše dobro modelira podatke o obuci. Overfitting se dešava kada model nauči detalje i šum u podacima obuke do te mere da negativno utiče na performanse modela na novim podacima.
Također je postavljeno pitanje šta je učinak generalizacije?
The performanse generalizacije algoritma učenja odnosi se na performanse na podacima van uzorka modela koje je naučio algoritam.
Šta je greška u klasifikaciji?
Greška u klasifikaciji . The greška u klasifikaciji Ei pojedinačnog programa i zavisi od broja pogrešno klasifikovanih uzoraka (lažno pozitivni plus lažno negativni) i vrednuje se formulom: gde je f broj pogrešno klasifikovanih uzoraka, a n ukupan broj uzoraka slučajeva.
Preporučuje se:
Šta je drift modela u mašinskom učenju?
Iz Wikipedije, slobodne enciklopedije. U prediktivnoj analitici i mašinskom učenju, pomak koncepta znači da se statistička svojstva ciljne varijable, koju model pokušava predvidjeti, mijenjaju tokom vremena na nepredviđene načine. To uzrokuje probleme jer predviđanja postaju sve manje točna kako vrijeme prolazi
Šta je okvir u mašinskom učenju?
Šta je okvir za mašinsko učenje. Okvir za mašinsko učenje je interfejs, biblioteka ili alat koji omogućava programerima da lakše i brže izgrade modele mašinskog učenja, bez upuštanja u detalje osnovnih algoritama
Šta je problem regresije u mašinskom učenju?
Problem regresije je kada je izlazna varijabla stvarna ili kontinuirana vrijednost, kao što je “plata” ili “težina”. Može se koristiti mnogo različitih modela, a najjednostavniji je linearna regresija. Pokušava da uskladi podatke sa najboljom hiper-ravninom koja prolazi kroz tačke
Šta je implementacija modela u mašinskom učenju?
Šta je implementacija modela? Implementacija je metoda kojom integrišete model mašinskog učenja u postojeće proizvodno okruženje kako biste donosili praktične poslovne odluke na osnovu podataka
Šta je smanjenje karakteristika u mašinskom učenju?
Svrha upotrebe redukcije karakteristika je da se smanji broj karakteristika (ili varijabli) koje računar mora obraditi da bi izvršio svoju funkciju. Smanjenje karakteristika se koristi za smanjenje broja dimenzija, čineći podatke manje oskudnim i statistički značajnijim za aplikacije mašinskog učenja