Video: Ce este eroarea de generalizare în învățarea automată?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Modificat ultima dată: 2023-12-15 23:52
În supravegheat învăţare aplicatii in învățare automată şi statistică învăţare teorie, eroare de generalizare (cunoscut și sub denumirea de eșantion în afara eșantionului eroare ) este o măsură a cât de precis este un algoritm capabil să prezică valorile rezultatelor pentru date nevăzute anterior.
În consecință, care sunt tipurile comune de erori în învățarea automată?
Pentru problemele de clasificare binară, există două primare tipuri de erori . Tip 1 erori (false pozitive) și Tip 2 erori (negative false). Este adesea posibil prin selecția și reglarea modelului să creșteți unul în timp ce îl micșorați pe celălalt și, adesea, trebuie să alegeți care tip de eroare este mai acceptabil.
De asemenea, știți, ce este supraadaptarea în învățarea automată? Suprafitting în Machine Learning Suprafitting se referă la un model care modelează prea bine datele de antrenament. Supramontare se întâmplă atunci când un model învață detaliile și zgomotul din datele de antrenament în măsura în care influențează negativ performanța modelului asupra datelor noi.
Întrebat, de asemenea, ce este performanța generalizării?
The performanța generalizării a unui algoritm de învățare se referă la performanţă pe datele din afara eșantionului modelelor învățate de algoritm.
Ce este eroarea de clasificare?
Eroare de clasificare . The eroare de clasificare Ei al unui program individual i depinde de numărul de eșantioane clasificate incorect (false pozitive plus false negative) și este evaluată prin formula: unde f este numărul de cazuri eșantion clasificate incorect și n este numărul total de cazuri eșantion.
Recomandat:
Care este cel mai bun limbaj pentru învățarea automată?
Învățarea automată este o zonă în creștere a informaticii și mai multe limbaje de programare acceptă cadru și biblioteci ML. Dintre toate limbajele de programare, Python este cea mai populară alegere, urmată de C++, Java, JavaScript și C#
Învățarea automată este nesupravegheată?
Învățarea nesupravegheată este o tehnică de învățare automată, în care nu trebuie să supravegheați modelul. Învățarea automată nesupravegheată vă ajută să găsiți tot felul de modele necunoscute în date. Clustering și Asociere sunt două tipuri de învățare nesupravegheată
Ce este învățarea automată folosind Python?
Introducere în învățarea automată folosind Python. Învățarea automată este un tip de inteligență artificială (AI) care oferă computerelor capacitatea de a învăța fără a fi programate în mod explicit. Învățarea automată se concentrează pe dezvoltarea de programe de calculator care se pot schimba atunci când sunt expuse la date noi
Ce este învățarea automată în inteligența artificială?
Învățarea automată (ML) este ramura științei dedicată studiului algoritmilor și modelelor statistice pe care sistemele de calcul le folosesc pentru a îndeplini o anumită sarcină fără a folosi instrucțiuni explicite, bazându-se în schimb pe modele și inferențe. Este văzută ca un subset al inteligenței artificiale
De ce eroarea de antrenament este mai mică decât eroarea de testare?
Eroarea de antrenament va fi de obicei mai mică decât eroarea de testare, deoarece aceleași date utilizate pentru a se potrivi modelului sunt folosite pentru a evalua eroarea de antrenament a acestuia. O parte din discrepanța dintre eroarea de antrenament și eroarea de testare se datorează faptului că setul de antrenament și setul de testare au valori de intrare diferite