Logo fa.boatexistence.com

چگونه نرخ طبقه بندی اشتباه را تفسیر کنیم؟

فهرست مطالب:

چگونه نرخ طبقه بندی اشتباه را تفسیر کنیم؟
چگونه نرخ طبقه بندی اشتباه را تفسیر کنیم؟

تصویری: چگونه نرخ طبقه بندی اشتباه را تفسیر کنیم؟

تصویری: چگونه نرخ طبقه بندی اشتباه را تفسیر کنیم؟
تصویری: لزبازی لیلا اوتادی چه لبی میگیره (نبینی از دستت رفته) 2024, ممکن است
Anonim

نرخ طبقه بندی اشتباه: به شما می گوید که چه کسری از پیش بینی ها نادرست بوده اند. به عنوان خطای طبقه بندی نیز شناخته می شود. می‌توانید آن را با استفاده از (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN) یا (۱-دقت) محاسبه کنید. دقت: به شما می گوید چه کسری از پیش بینی ها به عنوان یک کلاس مثبت واقعاً مثبت بوده اند.

نرخ طبقه بندی اشتباه به چه معناست؟

«خطای طبقه‌بندی» یک نمونه واحد است که در آن طبقه‌بندی شما نادرست بود، و «طبقه‌بندی اشتباه» همان چیزی است، در حالی که «خطای طبقه‌بندی اشتباه» یک منفی مضاعف است. از سوی دیگر، «نرخ طبقه‌بندی اشتباه»، درصد طبقه‌بندی‌هایی است که نادرست بودند.

نرخ طبقه بندی اشتباه بالاتر یا پایین تر بهتر است؟

یک تکنیک طبقه بندی با بالاترین دقت و دقت با کمترین نرخ طبقه بندی اشتباه و ریشه میانگین مربعات خطا به عنوان هوشمندترین طبقه بندی کننده برای اهداف پیش بینی در نظر گرفته می شود.

نرخ طبقه بندی اشتباه در یادگیری ماشین چیست؟

نرخ طبقه‌بندی اشتباه (%): درصد مواردی که به‌درستی طبقه‌بندی شده‌اند چیزی نیست، اما نرخ طبقه‌بندی اشتباه طبقه‌بندی‌کننده را می‌توان محاسبه کرد. (2) • خطای ریشه میانگین مربعات (RMS): RMSE معمولا فاصله مدل را با دادن پاسخ صحیح نشان می دهد.

چگونه نرخ طبقه بندی اشتباه را کاهش می دهید؟

اگر می خواهید طبقه بندی نادرست را کاهش دهید فقط نمونه های خود را در هر کلاس متعادل کنید و اگر می خواهید دقت را افزایش دهید، هنگام تعریف پارامترهای گزینه ها، مقدار بسیار کمی را برای نرخ یادگیری اولیه در نظر بگیرید.. ابتدا باید دقت آموزش، اعتبار سنجی و داده های آزمون را با هم مقایسه کنید.

توصیه شده: