2025 Autorius: Lynn Donovan | [email protected]. Paskutinį kartą keistas: 2025-01-22 17:32
Prižiūrimas mokymasis programose mašininis mokymasis ir statistinis mokymasis teorija, apibendrinimo klaida (taip pat žinomas kaip neimtis klaida ) yra matas, nurodantis, kaip tiksliai algoritmas gali numatyti anksčiau nematytų duomenų rezultatų vertes.
Taigi, kokios yra dažniausios mašininio mokymosi klaidų rūšys?
Dvejetainės klasifikacijos problemos yra dvi pagrindinės klaidų rūšys . Tipas 1 klaidų (klaidingi teigiami rezultatai) ir Tipas 2 klaidų (klaidingi neigiami rezultatai). Dažnai pasirenkant ir derinant modelį įmanoma padidinti vieną, o kitą sumažinti, ir dažnai reikia pasirinkti, kuris klaidos tipas yra priimtinesnis.
Taip pat žinokite, kas yra „overfitting“mašininio mokymosi metu? Overfitting in Machine Learning Overfitting nurodo modelį, kuris per gerai modeliuoja mokymo duomenis. Pernelyg pritaikymas atsitinka, kai modelis išmoksta mokymo duomenų detales ir triukšmą tiek, kad tai neigiamai veikia modelio našumą naudojant naujus duomenis.
Taip pat paklausta, kas yra apibendrinimo atlikimas?
The apibendrinimo atlikimas mokymosi algoritmas reiškia spektaklis pagal algoritmo išmoktus modelių duomenis iš imties ribų.
Kas yra klasifikavimo klaida?
Klasifikavimo klaida . The klasifikavimo klaida Ei atskiros programos i priklauso nuo neteisingai klasifikuotų mėginių skaičiaus (klaidingai teigiami plius klaidingai neigiami) ir vertinama pagal formulę: čia f yra neteisingai klasifikuotų pavyzdžių skaičius, o n yra bendras mėginių skaičius.
Rekomenduojamas:
Kas yra mašininio mokymosi modelio dreifas?
Iš Vikipedijos, laisvosios enciklopedijos. Nuspėjamojoje analizėje ir mašininiame mokyme sąvokos dreifas reiškia, kad tikslinio kintamojo, kurį modelis bando numatyti, statistinės savybės laikui bėgant keičiasi nenumatytais būdais. Dėl to kyla problemų, nes laikui bėgant prognozės tampa ne tokios tikslios
Kas yra mašininio mokymosi sistema?
Kas yra mašininio mokymosi sistema. Mašininio mokymosi sistema yra sąsaja, biblioteka arba įrankis, leidžiantis kūrėjams lengviau ir greičiau kurti mašininio mokymosi modelius, nesigilinant į pagrindinius algoritmus
Kas yra mašininio mokymosi regresijos problema?
Regresijos problema yra tada, kai išvesties kintamasis yra reali arba nuolatinė reikšmė, pvz., „atlyginimas“arba „svoris“. Galima naudoti daug skirtingų modelių, paprasčiausias yra tiesinė regresija. Jis bando suderinti duomenis su geriausia hiperplokštuma, kuri eina per taškus
Kas yra mašininio mokymosi analizė?
Mašinų mokymasis yra duomenų analizės metodas, automatizuojantis analitinio modelio kūrimą. Tai dirbtinio intelekto šaka, pagrįsta idėja, kad sistemos gali mokytis iš duomenų, nustatyti modelius ir priimti sprendimus su minimaliu žmogaus įsikišimu
Kokia yra per didelio apibendrinimo klaida?
Įprastos žmogaus tyrimų klaidos yra netikslūs stebėjimai, perdėtas apibendrinimas, selektyvus stebėjimas ir nelogiški samprotavimai. Šios klaidos atsiranda, kai tyrėjai stebi dalykus neteisingai, daro skubotas išvadas arba daro prielaidą, iki galo neištyrę temos