Video: Wat is veralgemeningsfout in masjienleer?
2024 Outeur: Lynn Donovan | [email protected]. Laas verander: 2023-12-15 23:42
In toesig leer aansoeke in Masjienleer en statisties leer teorie, veralgemeningsfout (ook bekend as die buite-steekproef fout ) is 'n maatstaf van hoe akkuraat 'n algoritme in staat is om uitkomswaardes vir voorheen ongesiene data te voorspel.
Gevolglik, wat is die algemene tipes foute in masjienleer?
Vir binêre klassifikasieprobleme is daar twee primêre tipes foute . Tik 1 foute (vals positiewe) en Tik 2 foute (vals negatiewe). Dit is dikwels moontlik deur modelkeuse en -instelling om een te vermeerder terwyl die ander een verminder, en dikwels moet 'n mens kies watter tipe fout is meer aanvaarbaar.
Weet ook, wat is Overfitting in masjienleer? Oorpas in Masjienleer Oorpas verwys na 'n model wat die opleidingsdata te goed modelleer. Oorpas gebeur wanneer 'n model die detail en geraas in die opleidingsdata leer in die mate dat dit die prestasie van die model op nuwe data negatief beïnvloed.
Ook gevra, wat is veralgemeningsprestasie?
Die veralgemeningsprestasie van 'n leeralgoritme verwys na die optrede op buite-steekproefdata van die modelle wat deur die algoritme geleer is.
Wat is klassifikasiefout?
Klassifikasie fout . Die klassifikasie fout Ei van 'n individuele program hang i af van die aantal monsters wat verkeerd geklassifiseer is (vals positiewe plus vals negatiewe) en word geëvalueer deur die formule: waar f die aantal monstergevalle wat verkeerd geklassifiseer is, en n die totale aantal monstergevalle is.
Aanbeveel:
Wat is die beste taal vir masjienleer?
Masjienleer is 'n groeiende gebied van rekenaarwetenskap en verskeie programmeertale ondersteun ML-raamwerk en biblioteke. Onder al die programmeertale is Python die gewildste keuse, gevolg deur C++, Java, JavaScript en C#
Wat is masjienleer met Python?
Inleiding tot Masjienleer met Python. Masjienleer is 'n tipe kunsmatige intelligensie (KI) wat rekenaars die vermoë bied om te leer sonder om uitdruklik geprogrammeer te word. Masjienleer fokus op die ontwikkeling van rekenaarprogramme wat kan verander wanneer dit aan nuwe data blootgestel word
Wat moet ek leer vir masjienleer?
Dit sal beter wees as jy meer oor die volgende onderwerp in detail leer voordat jy masjienleer begin leer. Waarskynlikheidsteorie. Lineêre algebra. Grafiekteorie. Optimaliseringsteorie. Bayesiese metodes. Calculus. Meerveranderlike berekening. En programmeertale en databasisse soos:
Wat is masjienleer in kunsmatige intelligensie?
Masjienleer (ML) is die tak van die wetenskap wat gewy is aan die studie van algoritmes en statistiese modelle wat rekenaarstelsels gebruik om 'n spesifieke taak uit te voer sonder om eksplisiete instruksies te gebruik, wat eerder op patrone en afleidings staatmaak. Dit word gesien as 'n subset van kunsmatige intelligensie
Wat is modelverskuiwing in masjienleer?
Vanuit Wikipedia, die vrye ensiklopedie. In voorspellende analise en masjienleer beteken die konsep drif dat die statistiese eienskappe van die teikenveranderlike, wat die model probeer voorspel, met verloop van tyd op onvoorsiene maniere verander. Dit veroorsaak probleme omdat die voorspellings minder akkuraat word soos die tyd verbygaan