Video: Wat is een generalisatiefout bij machine learning?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Laatst gewijzigd: 2023-12-15 23:51
onder toezicht aan het leren toepassingen in machine learning en statistisch aan het leren theorie, generalisatiefout (ook bekend als de out-of-sample fout ) is een maatstaf voor hoe nauwkeurig een algoritme uitkomstwaarden kan voorspellen voor voorheen ongeziene gegevens.
Wat zijn dus de meest voorkomende soorten fouten bij machine learning?
Voor binaire classificatieproblemen zijn er twee primaire: soorten fouten . Type 1 fouten (valse positieven) en Type 2 fouten (valse negatieven). Het is vaak mogelijk door middel van modelselectie en afstemming om de ene te verhogen en de andere te verlagen, en vaak moet men kiezen welke fouttype acceptabeler is.
Weet ook, wat is overfitting in machine learning? Overfitting in Machine Learning Overfitting verwijst naar een model dat de trainingsgegevens te goed modelleert. Overfitting gebeurt wanneer een model de details en ruis in de trainingsgegevens leert in die mate dat het de prestaties van het model op nieuwe gegevens negatief beïnvloedt.
Ook gevraagd, wat zijn generalisatieprestaties?
De generalisatie prestaties van een leeralgoritme verwijst naar de uitvoering op out-of-sample gegevens van de modellen die door het algoritme zijn geleerd.
Wat is classificatiefout?
Classificatiefout . De classificatiefout El van een individueel programma i hangt af van het aantal onjuist geclassificeerde monsters (fout-positieven plus fout-negatieven) en wordt geëvalueerd met de formule: waarbij f het aantal foutief geclassificeerde monstergevallen is en n het totale aantal monstergevallen is.
Aanbevolen:
Wat is modeldrift bij machine learning?
Van Wikipedia, de gratis encyclopedie. In voorspellende analyses en machine learning betekent de concept drift dat de statistische eigenschappen van de doelvariabele, die het model probeert te voorspellen, in de loop van de tijd op onvoorziene manieren veranderen. Dit veroorzaakt problemen omdat de voorspellingen minder nauwkeurig worden naarmate de tijd verstrijkt
Wat is een raamwerk in machine learning?
Wat is Machine Learning Framework. Een Machine Learning Framework is een interface, bibliotheek of tool waarmee ontwikkelaars gemakkelijker en sneller modellen voor machine learning kunnen bouwen, zonder in te gaan op de kern van de onderliggende algoritmen
Wat is een regressieprobleem bij machine learning?
Een regressieprobleem is wanneer de uitvoervariabele een reële of continue waarde is, zoals "salaris" of "gewicht". Er kunnen veel verschillende modellen worden gebruikt, de eenvoudigste is de lineaire regressie. Het probeert gegevens te passen met het beste hypervlak dat door de punten gaat
Wat is functievermindering bij machine learning?
Het doel van het gebruik van functiereductie is om het aantal functies (of variabelen) te verminderen dat de computer moet verwerken om zijn functie uit te voeren. Functiereductie wordt gebruikt om het aantal dimensies te verminderen, waardoor de gegevens minder schaars en statistisch significanter worden voor machine learning-toepassingen
Wat is een raamwerk bij deep learning?
Een deep learning framework is een interface, bibliotheek of tool waarmee we eenvoudiger en sneller deep learning-modellen kunnen bouwen, zonder in details te treden van onderliggende algoritmen. Ze bieden een duidelijke en beknopte manier om modellen te definiëren met behulp van een verzameling vooraf gebouwde en geoptimaliseerde componenten