Ποσοστό εσφαλμένης ταξινόμησης: Σας λέει ποιο κλάσμα προβλέψεων ήταν λανθασμένες. Είναι επίσης γνωστό ως Σφάλμα ταξινόμησης. Μπορείτε να το υπολογίσετε χρησιμοποιώντας το (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN) ή (1-Accuracy). Ακρίβεια: Σας λέει ποιο κλάσμα των προβλέψεων ως θετική τάξη ήταν πραγματικά θετικές.
Τι σημαίνει το ποσοστό εσφαλμένης ταξινόμησης;
Ένα "σφάλμα ταξινόμησης" είναι μια μεμονωμένη περίπτωση στην οποία η ταξινόμησή σας ήταν εσφαλμένη και η "λάθος ταξινόμησης" είναι το ίδιο πράγμα, ενώ το "λάθος κατάταξης" είναι διπλό αρνητικό. Το "ποσοστό εσφαλμένης ταξινόμησης", από την άλλη πλευρά, είναι το ποσοστό των ταξινομήσεων που ήταν λανθασμένες.
Είναι καλύτερο ένα υψηλότερο ή χαμηλότερο ποσοστό εσφαλμένης ταξινόμησης;
Μια τεχνική ταξινόμησης με την υψηλότερη ακρίβεια και ακρίβεια με το χαμηλότερο ποσοστό εσφαλμένης ταξινόμησης και το ριζικό μέσο τετράγωνο σφάλμα θεωρείται ο πιο έξυπνος ταξινομητής για σκοπούς πρόβλεψης.
Τι είναι το ποσοστό εσφαλμένης ταξινόμησης στη μηχανική εκμάθηση;
Ποσοστό εσφαλμένης ταξινόμησης (%): Το ποσοστό των εσφαλμένων ταξινομημένων περιπτώσεων δεν είναι τίποτα, αλλά το ποσοστό εσφαλμένης ταξινόμησης του ταξινομητή και μπορεί να υπολογιστεί ως. (2) • Σφάλμα ρίζας μέσου τετραγώνου (RMS): Το RMSE συνήθως δείχνει πόσο απέχει το μοντέλο από το να δώσει τη σωστή απάντηση.
Πώς μειώνετε το ποσοστό εσφαλμένης ταξινόμησης;
Εάν θέλετε να μειώσετε την εσφαλμένη ταξινόμηση απλώς ισορροπήστε τα δείγματά σας σε κάθε τάξη Και αν θέλετε να αυξήσετε την ακρίβεια, απλώς λάβετε πολύ μικρή τιμή για τον αρχικό ρυθμό εκμάθησης ενώ ορίζετε παραμέτρους επιλογών. Αρχικά, θα πρέπει να συγκρίνετε την ακρίβεια των δεδομένων εκπαίδευσης, επικύρωσης και δοκιμών.
