Logo az.boatexistence.com

Yanlış təsnifat dərəcəsini necə şərh etmək olar?

Mündəricat:

Yanlış təsnifat dərəcəsini necə şərh etmək olar?
Yanlış təsnifat dərəcəsini necə şərh etmək olar?

Video: Yanlış təsnifat dərəcəsini necə şərh etmək olar?

Video: Yanlış təsnifat dərəcəsini necə şərh etmək olar?
Video: Python Dərs 2. Print() və onun parametrləri, formatlama. Input(). Şərhlər 2024, Bilər
Anonim

Yanlış Təsnifat dərəcəsi: Sizə proqnozların hansı hissəsinin səhv olduğunu bildirir. Təsnifat xətası kimi də tanınır. Siz onu (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN) və ya (1-Dəqiqlik) istifadə edərək hesablaya bilərsiniz. Dəqiqlik: Bu, müsbət sinif kimi proqnozların hansı hissəsinin əslində müsbət olduğunu sizə bildirir.

Səhv təsnifat dərəcəsi nə deməkdir?

"Təsnifat xətası" təsnifatınızın səhv olduğu tək bir nümunədir və "yanlış təsnifat" eyni şeydir, "yanlış təsnifat xətası" isə ikiqat mənfidir. "Yanlış təsnifat dərəcəsi", əksinə, səhv olan təsnifatların faizidir.

Yüksək və ya aşağı səhv təsnifat daha yaxşıdır?

Ən yüksək dəqiqliyə və dəqiqliyə malik ən aşağı səhv təsnifat dərəcəsi və kök orta kvadrat xətası ilə təsnifat texnikası proqnozlaşdırma məqsədləri üçün ən ağıllı təsnifatçı hesab olunur.

Maşın öyrənməsində səhv təsnifat dərəcəsi nədir?

Yanlış təsnifləşdirmə dərəcəsi (%): Yanlış təsnif edilmiş nümunələrin faizi heç bir şey deyil, lakin təsnifatın səhv təsnifat dərəcəsi və kimi hesablana bilər. (2) • Kök orta kvadrat (RMS) xətası: RMSE adətən modelin düzgün cavab verməkdən nə qədər uzaq olduğunu təmin edir.

Səhv təsnifat dərəcəsini necə azaldırsınız?

Səhv təsnifatı az altmaq istəyirsinizsə sadəcə hər sinifdə nümunələrinizi balanslaşdırın Və dəqiqliyi artırmaq istəyirsinizsə, seçim parametrlərini təyin edərkən ilkin öyrənmə dərəcəsi üçün çox kiçik dəyər götürün. Əvvəlcə təlim, yoxlama və test məlumatlarının düzgünlüyünü müqayisə etməlisiniz.

Tövsiyə: