Video: Mashinani o'rganishda umumlashtirish xatosi nima?
2024 Muallif: Lynn Donovan | [email protected]. Oxirgi o'zgartirilgan: 2023-12-15 23:54
Nazorat ostida o'rganish ichidagi ilovalar mashinani o'rganish va statistik o'rganish nazariya, umumlashtirish xatosi (shuningdek, namunadan tashqari sifatida ham tanilgan xato ) algoritmning ilgari ko'rilmagan ma'lumotlar uchun natija qiymatlarini qanchalik aniq bashorat qila olishining o'lchovidir.
Shunday qilib, mashinani o'rganishda qanday keng tarqalgan xato turlari mavjud?
Ikkilik tasniflash muammolari uchun ikkita asosiy mavjud xatolar turlari . Turi 1 xatolar (noto'g'ri ijobiy) va Turi 2 xatolar (noto'g'ri salbiy). Ko'pincha model tanlash va sozlash orqali birini oshirish va ikkinchisini kamaytirish mumkin va ko'pincha qaysi birini tanlash kerak. xato turi ko‘proq qabul qilinadi.
Shuningdek, bilingki, mashinani o'rganishda Overfitting nima? Mashinani o'rganishda haddan tashqari moslashish o'quv ma'lumotlarini juda yaxshi modellashtiradigan modelga ishora qiladi. Haddan tashqari moslashish Agar model o'quv ma'lumotlaridagi tafsilotlarni va shovqinni o'rgansa, bu modelning yangi ma'lumotlardagi ishlashiga salbiy ta'sir ko'rsatadigan darajada sodir bo'ladi.
Bundan tashqari, umumlashtirish ko'rsatkichi nima deb so'raladi?
The umumlashtirish samaradorligi o'rganish algoritmi ga tegishli ishlash algoritm tomonidan o'rganilgan modellarning namunadan tashqari ma'lumotlari bo'yicha.
Tasniflash xatosi nima?
Tasniflash xatosi . The tasniflash xatosi Ei individual dasturning i noto'g'ri tasniflangan namunalar soniga bog'liq (noto'g'ri ijobiy va noto'g'ri salbiy) va formula bilan baholanadi: bu erda f - noto'g'ri tasniflangan namunaviy holatlar soni va n - namunaviy holatlarning umumiy soni.
Tavsiya:
Mashinani o'rganishda model drifti nima?
Vikipediyadan, bepul ensiklopediya. Bashoratli tahlil va mashinani o'rganishda kontseptsiyaning drifti model bashorat qilishga urinayotgan maqsadli o'zgaruvchining statistik xususiyatlari vaqt o'tishi bilan kutilmagan tarzda o'zgarishini anglatadi. Bu muammolarni keltirib chiqaradi, chunki vaqt o'tishi bilan bashoratlar kamroq aniq bo'ladi
Mashinani o'rganishda ramka nima?
Machine Learning Framework nima. Machine Learning Framework - bu interfeys, kutubxona yoki vosita bo'lib, ishlab chiquvchilarga asosiy algoritmlarning mayda-chuydasini tushunmasdan, mashinani o'rganish modellarini osonroq va tezroq yaratishga imkon beradi
Mashinani o'rganishda regressiya muammosi nima?
Regressiya muammosi chiqish o'zgaruvchisi "ish haqi" yoki "og'irlik" kabi haqiqiy yoki doimiy qiymat bo'lsa. Ko'p turli xil modellardan foydalanish mumkin, eng oddiy - chiziqli regressiya. U nuqtalar orqali o'tadigan eng yaxshi giper-samolyot bilan ma'lumotlarni moslashtirishga harakat qiladi
Mashinani o'rganishda modelni qo'llash nima?
Modelni joylashtirish nima? Joylashtirish - bu ma'lumotlarga asoslangan amaliy biznes qarorlarini qabul qilish uchun mashinani o'rganish modelini mavjud ishlab chiqarish muhitiga integratsiyalash usuli
Haddan tashqari umumlashtirish xatosi nima?
Inson tadqiqotidagi keng tarqalgan xatolar noto'g'ri kuzatishlar, haddan tashqari umumlashtirish, tanlab kuzatish va mantiqsiz fikrlashdir, bu xatolar tadqiqotchilar noto'g'ri narsalarni kuzatganda, shoshilinch xulosalar chiqarish yoki mavzuni to'liq o'rganmasdan taxmin qilishda yuzaga keladi, Olim tadqiqotda himoya choralarini yaratdi