Βίντεο: Τι είναι το σφάλμα γενίκευσης στη μηχανική μάθηση;
2024 Συγγραφέας: Lynn Donovan | [email protected]. Τελευταία τροποποίηση: 2023-12-15 23:45
Σε εποπτευόμενο μάθηση εφαρμογές σε μηχανική μάθηση και στατιστική μάθηση θεωρία, σφάλμα γενίκευσης (γνωστό και ως εκτός δείγματος λάθος ) είναι ένα μέτρο του πόσο με ακρίβεια ένας αλγόριθμος είναι σε θέση να προβλέψει τις τιμές αποτελέσματος για δεδομένα που δεν είχαν δει προηγουμένως.
Συνεπώς, ποιοι είναι οι συνήθεις τύποι σφαλμάτων στη μηχανική εκμάθηση;
Για προβλήματα δυαδικής ταξινόμησης, υπάρχουν δύο κύρια είδη σφαλμάτων . Τύπος 1 Σφάλματα (ψευδώς θετικά) και Τύπος 2 Σφάλματα (ψευδώς αρνητικά). Είναι συχνά δυνατό μέσω της επιλογής και του συντονισμού μοντέλου να αυξηθεί το ένα ενώ να μειώνεται το άλλο, και συχνά πρέπει να επιλέξουμε ποιο τύπος σφάλματος είναι πιο αποδεκτό.
Γνωρίζετε επίσης, τι είναι το Overfitting στη μηχανική εκμάθηση; Overfitting in Machine Learning Overfitting αναφέρεται σε ένα μοντέλο που μοντελοποιεί πολύ καλά τα δεδομένα εκπαίδευσης. Υπερβολική τοποθέτηση συμβαίνει όταν ένα μοντέλο μαθαίνει τις λεπτομέρειες και τον θόρυβο στα δεδομένα εκπαίδευσης στο βαθμό που επηρεάζει αρνητικά την απόδοση του μοντέλου σε νέα δεδομένα.
Ρωτήθηκε επίσης, τι είναι η απόδοση γενίκευσης;
ο απόδοση γενίκευσης ενός αλγορίθμου μάθησης αναφέρεται στο εκτέλεση σε δεδομένα εκτός δείγματος των μοντέλων που μαθαίνει ο αλγόριθμος.
Τι είναι το σφάλμα ταξινόμησης;
Σφάλμα ταξινόμησης . ο σφάλμα ταξινόμησης μιΕγώ ενός μεμονωμένου προγράμματος i εξαρτάται από τον αριθμό των δειγμάτων που έχουν ταξινομηθεί εσφαλμένα (ψευδώς θετικά συν ψευδώς αρνητικά) και αξιολογείται με τον τύπο: όπου f είναι ο αριθμός των δειγμάτων που έχουν ταξινομηθεί σωστά και n είναι ο συνολικός αριθμός περιπτώσεων δείγματος.
Συνιστάται:
Τι είναι το model drift στη μηχανική μάθηση;
Από την Βικιπαίδεια, την ελεύθερη εγκυκλοπαίδεια. Στην προγνωστική ανάλυση και τη μηχανική μάθηση, η εννοιολογική μετατόπιση σημαίνει ότι οι στατιστικές ιδιότητες της μεταβλητής στόχου, την οποία το μοντέλο προσπαθεί να προβλέψει, αλλάζουν με την πάροδο του χρόνου με απρόβλεπτους τρόπους. Αυτό προκαλεί προβλήματα επειδή οι προβλέψεις γίνονται λιγότερο ακριβείς όσο περνάει ο καιρός
Τι είναι το πλαίσιο στη μηχανική μάθηση;
Τι είναι το πλαίσιο μηχανικής μάθησης. Το πλαίσιο μηχανικής μάθησης είναι μια διεπαφή, βιβλιοθήκη ή εργαλείο που επιτρέπει στους προγραμματιστές να κατασκευάζουν πιο εύκολα και γρήγορα μοντέλα μηχανικής μάθησης, χωρίς να μπαίνουν στο στόχαστρο των υποκείμενων αλγορίθμων
Τι είναι το πρόβλημα παλινδρόμησης στη μηχανική μάθηση;
Ένα πρόβλημα παλινδρόμησης είναι όταν η μεταβλητή εξόδου είναι μια πραγματική ή συνεχής τιμή, όπως "μισθός" ή "βάρος". Μπορούν να χρησιμοποιηθούν πολλά διαφορετικά μοντέλα, το απλούστερο είναι η γραμμική παλινδρόμηση. Προσπαθεί να προσαρμόσει δεδομένα με το καλύτερο υπερ-επίπεδο που διέρχεται από τα σημεία
Ποιοι είναι οι αλγόριθμοι ταξινόμησης στη μηχανική μάθηση;
Εδώ έχουμε τους τύπους αλγορίθμων ταξινόμησης στη Μηχανική Μάθηση: Γραμμικοί ταξινομητές: Λογιστική παλινδρόμηση, Ταξινομητής Naive Bayes. Πλησιέστερος γείτονας. Υποστήριξη διανυσματικά μηχανήματα. Δέντρα απόφασης. Ενισχυμένα δέντρα. Τυχαίο Δάσος. Νευρωνικά δίκτυα
Τι είναι το Featurization στη μηχανική μάθηση;
Μεγάλο μέρος της επιτυχίας της μηχανικής μάθησης είναι στην πραγματικότητα επιτυχία σε χαρακτηριστικά μηχανικής που μπορεί να κατανοήσει ένας μαθητής. Η μηχανική χαρακτηριστικών είναι η διαδικασία μετατροπής ακατέργαστων δεδομένων σε χαρακτηριστικά που αντιπροσωπεύουν καλύτερα το υποκείμενο πρόβλημα στα μοντέλα πρόβλεψης, με αποτέλεσμα βελτιωμένη ακρίβεια μοντέλου σε αόρατα δεδομένα