Índice:
- O que significa a taxa de classificação incorreta?
- Uma taxa de classificação incorreta mais alta ou mais baixa é melhor?
- O que é taxa de classificação incorreta no aprendizado de máquina?
- Como você reduz a taxa de classificação incorreta?
Vídeo: Como interpretar a taxa de classificação incorreta?
2024 Autor: Fiona Howard | [email protected]. Última modificação: 2024-01-10 06:42
Taxa de classificação incorreta: informa qual fração das previsões estava incorreta. Também é conhecido como Erro de Classificação. Você pode calculá-lo usando (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN) ou (1-Precisão). Precisão: informa qual fração de previsões como uma classe positiva foram realmente positivas.
O que significa a taxa de classificação incorreta?
Um "erro de classificação" é uma única instância em que sua classificação estava incorreta, e um "erro de classificação" é a mesma coisa, enquanto "erro de classificação" é uma dupla negativa. A "taxa de classificação incorreta", por outro lado, é a porcentagem de classificações incorretas.
Uma taxa de classificação incorreta mais alta ou mais baixa é melhor?
Uma técnica de classificação com a mais alta exatidão e precisão com a menor taxa de erros de classificação e erro quadrático médio é considerada o classificador mais inteligente para fins de previsão.
O que é taxa de classificação incorreta no aprendizado de máquina?
Taxa de classificação incorreta (%): A porcentagem de instâncias classificadas incorretamente não é nada, mas a taxa de classificação incorreta do classificador e pode ser calculada como. (2) • Erro de raiz quadrática média (RMS): o RMSE geralmente fornece o quanto o modelo está longe de fornecer a resposta correta.
Como você reduz a taxa de classificação incorreta?
Se você quiser diminuir o erro de classificação basta balancear suas amostras em cada classe E se você quiser aumentar a precisão, basta pegar um valor muito pequeno para a taxa de aprendizado inicial enquanto define os parâmetros das opções. Primeiro, você deve comparar a precisão dos dados de treinamento, validação e teste.
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