Väärinluokitusaste: Se kertoo, mikä osa ennusteista oli virheellisiä. Se tunnetaan myös nimellä luokitusvirhe. Voit laskea sen käyttämällä (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN) tai (1-tarkkuus). Tarkkuus: Se kertoo, mikä osa ennusteista positiivisena luokkana oli todella positiivinen.
Mitä virheluokitus tarkoittaa?
"Luokitteluvirhe" on yksittäinen tapaus, jossa luokitus oli virheellinen, ja "luokitteluvirhe" on sama asia, kun taas "luokitteluvirhe" on kaksinkertainen negatiivinen. "Väärinluokitusaste" on toisa alta virheellisten luokittelujen prosenttiosuus.
Onko suurempi vai pienempi virheluokitus parempi?
Luokittelutekniikkaa, jolla on suurin tarkkuus ja tarkkuudella alhaisin virheluokitus ja alhaisin neliövirhe, pidetään älykkäimpana luokittelijana ennustustarkoituksiin.
Mikä on virheluokitteluaste koneoppimisessa?
Väärinluokitusaste (%): Väärin luokiteltujen tapausten prosenttiosuus ei ole mitään, vaan luokittelijan virheluokitteluaste ja se voidaan laskea seuraavasti. (2) • Root mean squared (RMS) virhe: RMSE yleensä ilmoittaa kuinka kaukana malli on oikean vastauksen antamisesta.
Miten vähennät virheluokitusta?
Jos haluat vähentää väärää luokittelua tasapainota vain näytteesi jokaisessa luokassa Ja jos haluat lisätä tarkkuutta, ota hyvin pieni arvo alkuperäiselle oppimisnopeudelle, kun määrität vaihtoehtoparametreja. Ensin sinun tulee verrata koulutus-, validointi- ja testitietojen tarkkuutta.
