Video: Apa kesalahan generalisasi dalam pembelajaran mesin?
2024 Pengarang: Lynn Donovan | [email protected]. Terakhir diubah: 2023-12-15 23:48
Dalam pengawasan sedang belajar aplikasi di pembelajaran mesin dan statistik sedang belajar teori, kesalahan generalisasi (juga dikenal sebagai out-of-sample kesalahan ) adalah ukuran seberapa akurat suatu algoritme mampu memprediksi nilai hasil untuk data yang sebelumnya tidak terlihat.
Akibatnya, apa jenis kesalahan umum dalam pembelajaran mesin?
Untuk masalah klasifikasi biner, ada dua yang utama: jenis kesalahan . Jenis 1 kesalahan (positif palsu) dan Jenis 2 kesalahan (negatif palsu). Seringkali dimungkinkan melalui pemilihan model dan penyetelan untuk menambah satu sambil mengurangi yang lain, dan seringkali seseorang harus memilih yang mana jenis kesalahan lebih dapat diterima.
Juga Tahu, apa itu Overfitting dalam pembelajaran mesin? Overfitting dalam Pembelajaran Mesin Overfitting mengacu pada model yang memodelkan data pelatihan terlalu baik. Overfitting terjadi ketika model mempelajari detail dan noise dalam data pelatihan sejauh hal itu berdampak negatif pada kinerja model pada data baru.
Ditanyakan juga, apa itu kinerja generalisasi?
NS kinerja generalisasi dari algoritma pembelajaran mengacu pada pertunjukan pada data di luar sampel dari model yang dipelajari oleh algoritme.
Apa itu kesalahan klasifikasi?
Kesalahan Klasifikasi . NS kesalahan klasifikasi ESaya dari program individual i bergantung pada jumlah sampel yang salah diklasifikasikan (positif palsu ditambah negatif palsu) dan dievaluasi dengan rumus: di mana f adalah jumlah kasus sampel yang salah diklasifikasikan, dan n adalah jumlah total kasus sampel.
Direkomendasikan:
Apa itu pembelajaran mesin dalam kecerdasan buatan?
Pembelajaran mesin (ML) adalah cabang ilmu yang dikhususkan untuk mempelajari algoritma dan model statistik yang digunakan sistem komputer untuk melakukan tugas tertentu tanpa menggunakan instruksi eksplisit, mengandalkan pola dan inferensi sebagai gantinya. Ini dilihat sebagai bagian dari kecerdasan buatan
Apa itu model drift dalam pembelajaran mesin?
Dari Wikipedia, ensiklopedia gratis. Dalam analitik prediktif dan pembelajaran mesin, konsep drift berarti bahwa sifat statistik dari variabel target, yang coba diprediksi oleh model, berubah dari waktu ke waktu dengan cara yang tidak terduga. Ini menyebabkan masalah karena prediksi menjadi kurang akurat seiring berjalannya waktu
Apa itu kerangka kerja dalam pembelajaran mesin?
Apa itu Kerangka Pembelajaran Mesin. Kerangka Pembelajaran Mesin adalah antarmuka, pustaka, atau alat yang memungkinkan pengembang untuk lebih mudah dan cepat membangun model pembelajaran mesin, tanpa masuk ke seluk beluk algoritme yang mendasarinya
Apa itu masalah regresi dalam pembelajaran mesin?
Masalah regresi adalah ketika variabel output adalah nilai nyata atau kontinu, seperti "gaji" atau "bobot". Banyak model yang berbeda dapat digunakan, yang paling sederhana adalah regresi linier. Ia mencoba untuk menyesuaikan data dengan hyper-plane terbaik yang melewati titik-titik
Apa kesalahan dari generalisasi yang berlebihan?
Kesalahan umum dalam penyelidikan Manusia adalah pengamatan yang tidak akurat, generalisasi yang berlebihan, pengamatan selektif, dan penalaran yang tidak logis, Kesalahan ini terjadi ketika peneliti mengamati hal-hal yang salah, melompat ke kesimpulan atau berasumsi tanpa sepenuhnya meneliti subjek, Ilmuwan telah menciptakan perlindungan dalam penelitian untuk menghindari