ვიდეო: რა არის განზოგადების შეცდომა მანქანათმცოდნეობაში?
2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49
ზედამხედველობაში სწავლა აპლიკაციები მანქანათმცოდნეობა და სტატისტიკური სწავლა თეორია, განზოგადების შეცდომა (ასევე ცნობილია როგორც ნიმუშის გარეთ შეცდომა ) არის საზომი იმისა, თუ რამდენად ზუსტად შეუძლია ალგორითმს წინასწარ უხილავი მონაცემების შედეგის მნიშვნელობები.
შესაბამისად, რა არის შეცდომების საერთო ტიპები მანქანათმცოდნეობაში?
ბინარული კლასიფიკაციის პრობლემებისთვის არის ორი ძირითადი შეცდომების ტიპები . ტიპი 1 შეცდომები (ცრუ დადებითი) და ტიპი 2 შეცდომები (ცრუ ნეგატივები). ხშირად შესაძლებელია მოდელის შერჩევისა და დარეგულირების გზით ერთის გაზრდა მეორეს შემცირებისას და ხშირად უნდა აირჩიოთ რომელი შეცდომის ტიპი უფრო მისაღებია.
ასევე იცოდეთ, რა არის Overfitting მანქანათმცოდნეობაში? Overfitting in Machine Learning Overfitting ეხება მოდელს, რომელიც ძალიან კარგად აყალიბებს ტრენინგის მონაცემებს. ზედმეტად მორგება ხდება მაშინ, როდესაც მოდელი სწავლობს დეტალებს და ხმაურს სასწავლო მონაცემებში, იმდენად, რამდენადაც ეს უარყოფითად აისახება მოდელის მუშაობაზე ახალ მონაცემებზე.
ასევე იკითხა, რა არის განზოგადების შესრულება?
The განზოგადების შესრულება სწავლის ალგორითმი ეხება შესრულება ალგორითმის მიერ შესწავლილი მოდელების სარჩევურ მონაცემებზე.
რა არის კლასიფიკაციის შეცდომა?
კლასიფიკაციის შეცდომა . The კლასიფიკაციის შეცდომა ემე ინდივიდუალური პროგრამის i დამოკიდებულია არასწორად კლასიფიცირებული ნიმუშების რაოდენობაზე (ცრუ დადებითი პლუს ცრუ უარყოფითი) და ფასდება ფორმულით: სადაც f არის არასწორად კლასიფიცირებული ნიმუშის შემთხვევები და n არის ნიმუშის შემთხვევების საერთო რაოდენობა.
გირჩევთ:
რა არის ყოვლისმომცველი განზოგადების მაგალითი?
ყოვლისმომცველი განზოგადება არის ზოგადი წესის გამოყენება კონკრეტულ ინსტანციაზე (სათანადო მტკიცებულების გარეშე), ხოლო ნაჩქარევი განზოგადება არის კონკრეტული წესის გამოყენება ზოგად სიტუაციაზე (სათანადო მტკიცებულების გარეშე). მაგალითად: ეს არის ფართო განზოგადების მაგალითი
რა არის მოდელის დრიფტი მანქანათმცოდნეობაში?
Ვიკიპედიიდან, უფასო ენციკლოპედიიდან. პროგნოზირებულ ანალიტიკასა და მანქანათმცოდნეობაში, კონცეფციის დრიფტი ნიშნავს, რომ სამიზნე ცვლადის სტატისტიკური თვისებები, რომლის პროგნოზირებასაც მოდელი ცდილობს, დროთა განმავლობაში იცვლება გაუთვალისწინებელი გზებით. ეს იწვევს პრობლემებს, რადგან დროთა განმავლობაში პროგნოზები ნაკლებად ზუსტი ხდება
რა არის ჩარჩო მანქანათმცოდნეობაში?
რა არის მანქანათმცოდნეობის ჩარჩო. მანქანათმცოდნეობის ჩარჩო არის ინტერფეისი, ბიბლიოთეკა ან ინსტრუმენტი, რომელიც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს უფრო მარტივად და სწრაფად შექმნან მანქანათმცოდნეობის მოდელები, ფუძემდებლური ალგორითმების შიშის გარეშე
რა არის რეგრესიის პრობლემა მანქანათმცოდნეობაში?
რეგრესიის პრობლემაა, როდესაც გამომავალი ცვლადი არის რეალური ან უწყვეტი მნიშვნელობა, როგორიცაა „ხელფასი“ან „წონა“. მრავალი განსხვავებული მოდელის გამოყენება შეიძლება, უმარტივესი არის ხაზოვანი რეგრესია. ის ცდილობს მონაცემების მორგებას საუკეთესო ჰიპერ თვითმფრინავით, რომელიც გადის წერტილებს
რა არის გადაჭარბებული განზოგადების შეცდომა?
საერთო შეცდომები ადამიანის კვლევაში არის არაზუსტი დაკვირვებები, ზედმეტად განზოგადება, შერჩევითი დაკვირვება და ალოგიკური მსჯელობა. ეს შეცდომები ხდება მაშინ, როდესაც მკვლევარები არასწორად აკვირდებიან რაიმეს, აკეთებენ ნაჩქარევ დასკვნებს ან ვარაუდობენ, რომ საგნის სრულად გამოკვლევის გარეშე