Téves besorolási arány: Megmutatja, hogy az előrejelzések hány része volt hibás. Osztályozási hibaként is ismert. Kiszámíthatja a (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN) vagy (1-pontosság) használatával. Pontosság: Megmondja, hogy az előrejelzések pozitív osztályként hány része volt ténylegesen pozitív.
Mit jelent a téves besorolási arány?
A „osztályozási hiba” egyetlen olyan eset, amikor az Ön besorolása hibás volt, és a „téves besorolás” ugyanaz, míg a „hibás besorolási hiba” kétszeres negatív. A "téves besorolási arány" viszont a hibás besorolások százalékos aránya.
Jobb a magasabb vagy alacsonyabb téves besorolási arány?
A legnagyobb pontossággal és precizitással rendelkező osztályozási technika a legalacsonyabb téves besorolási aránnyal és négyzetes átlaghibával tekinthető a legintelligensebb osztályozónak előrejelzési célokra.
Mi a hibás besorolási arány a gépi tanulásban?
Téves besorolási arány (%): A hibásan besorolt példányok százaléka nem semmi, hanem az osztályozó hibás besorolási aránya és így számítható. (2) • Root mean squared (RMS) hiba: Az RMSE általában azt adja meg, hogy a modell milyen messze van attól, hogy helyes választ adjon.
Hogyan csökkenti a téves besorolás arányát?
Ha csökkenteni akarja a téves besorolást egyszerűen egyensúlyozza ki a mintákat az egyes osztályokban És ha növelni akarja a pontosságot, csak vegyen nagyon kis értéket a kezdeti tanulási sebességhez, miközben meghatározza az opciók paramétereit. Először is össze kell hasonlítania a képzési, érvényesítési és tesztadatok pontosságát.
