Video: Maşın öyrənməsində ümumiləşdirmə xətası nədir?
2024 Müəllif: Lynn Donovan | [email protected]. Son dəyişdirildi: 2023-12-15 23:43
Nəzarətdə öyrənmək tətbiqlər maşın öyrənməsi və statistik öyrənmək nəzəriyyə, ümumiləşdirmə xətası (həmçinin nümunədən kənar kimi tanınır səhv ) alqoritmin əvvəllər görünməmiş məlumatlar üçün nəticə dəyərlərini nə dərəcədə dəqiq proqnozlaşdıra bilməsinin ölçüsüdür.
Nəticə etibarilə, maşın öyrənməsində ümumi səhv növləri hansılardır?
Binar təsnifat problemləri üçün iki əsas var səhvlərin növləri . Növ 1 səhvlər (yanlış pozitivlər) və Növ 2 səhvlər (yanlış neqativlər). Çox vaxt model seçimi və tənzimləmə yolu ilə birini artırmaq, digərini isə azaltmaq mümkündür və çox vaxt hansını seçmək lazımdır. səhv növü daha məqbuldur.
Həmçinin bilin, maşın öyrənməsində Overfitting nədir? Maşın Öyrənməsində Həddindən artıq uyğunlaşma təlim məlumatlarını çox yaxşı modelləşdirən modelə istinad edir. Həddindən artıq uyğunlaşma model təlim məlumatlarında təfərrüatı və səs-küyü öyrəndikdə baş verir ki, bu, modelin yeni məlumatlar üzərində işinə mənfi təsir göstərir.
Həmçinin soruşulur ki, ümumiləşdirmə performansı nədir?
The ümumiləşdirmə performansı öyrənmə alqoritminə aiddir performans alqoritm tərəfindən öyrənilən modellərin nümunədən kənar məlumatları üzrə.
Təsnifat xətası nədir?
Təsnifat xətası . The təsnifat xətası Ei fərdi proqramın i səhv təsnif edilmiş nümunələrin sayından asılıdır (yalan pozitivlər və yanlış neqativlər) və düsturla qiymətləndirilir: burada f yanlış təsnif edilmiş nümunə hallarının sayı, n isə nümunə hallarının ümumi sayıdır.
Tövsiyə:
Maşın öyrənməsində model sürüşməsi nədir?
Vikipediyadan, pulsuz ensiklopediyadan. Proqnozlaşdırma analitikasında və maşın öyrənməsində konsepsiyanın sürüşməsi, modelin proqnozlaşdırmağa çalışdığı hədəf dəyişənin statistik xüsusiyyətlərinin zamanla gözlənilməz şəkildə dəyişməsi deməkdir. Bu problemlərə səbəb olur, çünki zaman keçdikcə proqnozlar daha az dəqiq olur
Maşın öyrənməsində çərçivə nədir?
Machine Learning Framework nədir. Maşın Öyrənmə Çərçivəsi tərtibatçılara əsas alqoritmlərin incəliklərinə girmədən maşın öyrənmə modellərini daha asan və tez qurmağa imkan verən interfeys, kitabxana və ya alətdir
Maşın öyrənməsində reqressiya problemi nədir?
Reqressiya problemi çıxış dəyişəninin “əmək haqqı” və ya “çəki” kimi real və ya davamlı dəyər olduğu zaman yaranır. Çox müxtəlif modellərdən istifadə etmək olar, ən sadəi xətti reqressiyadır. O, məlumatları nöqtələrdən keçən ən yaxşı hiper təyyarə ilə uyğunlaşdırmağa çalışır
Maşın öyrənməsində model yerləşdirmə nədir?
Model Yerləşdirmə nədir? Yerləşdirmə məlumatlara əsaslanaraq praktiki biznes qərarları qəbul etmək üçün maşın öyrənmə modelini mövcud istehsal mühitinə inteqrasiya etdiyiniz üsuldur
Maşın öyrənməsində funksiyaların azaldılması nədir?
Xüsusiyyətlərin azaldılmasından istifadənin məqsədi kompüterin öz funksiyasını yerinə yetirmək üçün emal etməli olduğu funksiyaların (və ya dəyişənlərin) sayını azaltmaqdır. Xüsusiyyətlərin azaldılması ölçülərin sayını azaltmaq üçün istifadə olunur, məlumatı daha az seyrək və maşın öyrənmə tətbiqləri üçün daha statistik əhəmiyyətli edir