Väära klassifikatsiooni määr: see näitab, milline osa ennustustest oli valed. Seda tuntakse ka kui klassifitseerimisviga. Saate selle arvutada kasutades (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN) või (1-täpsus). Täpsus: see ütleb teile, milline osa ennustustest positiivse klassina oli tegelikult positiivne.
Mida tähendab valesti klassifitseerimise määr?
"Klassifitseerimisviga" on üksikjuhtum, mille puhul teie klassifikatsioon oli vale, ja "vale liigitus" on sama, samas kui "väärklassifikatsiooniviga" on kahekordne negatiivne. "Väärklassifitseerimise määr" on seevastu valede klassifikatsioonide protsent.
Kas kõrgem või madalam valesti klassifitseerimise määr on parem?
Suurima täpsusega ja täpsusega klassifitseerimistehnikat, millel on madalaim väärklassifitseerimise määr ja ruutkeskmine viga, peetakse ennustamise eesmärgil kõige intelligentsemaks klassifikaatoriks.
Mis on masinõppes valesti klassifitseerimise määr?
Väärklassifitseerimise määr (%): Valesti klassifitseeritud eksemplaride protsent ei ole midagi, vaid klassifikaatori valesti klassifitseerimise määr ja seda saab arvutada järgmiselt. (2) • Ruutkeskmise (RMS) viga: RMSE annab tavaliselt teada, kui kaugel on mudel õige vastuse andmisest.
Kuidas vähendada valesti klassifitseerimise määra?
Kui soovite valeliigistust vähendada lihts alt tasakaalustage oma proovid igas klassis Ja kui soovite täpsust suurendada, võtke suvandite parameetrite määratlemisel algse õppimiskiiruse jaoks väga väike väärtus. Esiteks peaksite võrdlema koolituse, valideerimise ja katseandmete täpsust.
