Video: Hva er generaliseringsfeil i maskinlæring?
2024 Forfatter: Lynn Donovan | [email protected]. Sist endret: 2023-12-15 23:51
I overvåket læring applikasjoner i maskinlæring og statistisk læring teori, generaliseringsfeil (også kjent som ut-av-prøven feil ) er et mål på hvor nøyaktig en algoritme er i stand til å forutsi utfallsverdier for tidligere usett data.
Følgelig, hva er de vanlige typene feil i maskinlæring?
For binære klassifiseringsproblemer er det to primære typer feil . Type 1 feil (falske positive) og Type 2 feil (falske negativer). Det er ofte mulig gjennom modellvalg og justering å øke den ene mens den andre reduseres, og ofte må man velge hvilken feiltype er mer akseptabelt.
Vet også, hva er overfitting i maskinlæring? Overfitting i maskinlæring Overfitting refererer til en modell som modellerer treningsdataene for godt. Overmontering skjer når en modell lærer detaljene og støyen i treningsdataene i den grad det påvirker ytelsen til modellen negativt på nye data.
Også spurt, hva er generaliseringsytelse?
De generaliseringsytelse av en læringsalgoritme refererer til opptreden på data utenfor utvalget av modellene lært av algoritmen.
Hva er klassifiseringsfeil?
Klassifiseringsfeil . De klassifiseringsfeil EJeg av et individuelt program i avhenger av antall prøver som er feil klassifisert (falske positive pluss falske negativer) og evalueres med formelen: hvor f er antall prøvetilfeller som er feil klassifisert, og n er det totale antallet prøvetilfeller.
Anbefalt:
Hva er maskinlæring med Python?
Introduksjon til maskinlæring med Python. Maskinlæring er en type kunstig intelligens (AI) som gir datamaskiner muligheten til å lære uten å være eksplisitt programmert. Maskinlæring fokuserer på utvikling av dataprogrammer som kan endres når de utsettes for nye data
Hva bør jeg lære for maskinlæring?
Det ville være bedre om du lærer mer om følgende emne i detalj før du begynner å lære maskinlæring. Sannsynlighetsteori. Lineær algebra. Grafteori. Optimaliseringsteori. Bayesianske metoder. Regning. Multivariat beregning. Og programmeringsspråk og databaser som:
Hva er maskinlæring innen kunstig intelligens?
Maskinlæring (ML) er vitenskapsgrenen viet til studiet av algoritmer og statistiske modeller som datasystemer bruker for å utføre en spesifikk oppgave uten å bruke eksplisitte instruksjoner, og stole på mønstre og slutninger i stedet. Det blir sett på som en undergruppe av kunstig intelligens
Hva kan vi bruke maskinlæring til?
Her deler vi noen få eksempler på maskinlæring som vi bruker hver dag og som kanskje ikke aner at de er drevet av ML. Virtuelle personlige assistenter. Spådommer mens du pendler. Videoer Overvåking. Sosiale medietjenester. Filtrering av søppelpost og skadelig programvare. Online kundestøtte. Forbedring av søkemotorresultater
Hva er modelldrift i maskinlæring?
Fra Wikipedia, den frie encyklopedi. I prediktiv analyse og maskinlæring betyr begrepsdriften at de statistiske egenskapene til målvariabelen, som modellen prøver å forutsi, endres over tid på uforutsette måter. Dette skaper problemer fordi spådommene blir mindre nøyaktige etter hvert som tiden går