Video: Che cos'è l'errore di generalizzazione nell'apprendimento automatico?
2024 Autore: Lynn Donovan | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-15 23:49
in supervisione apprendimento applicazioni in apprendimento automatico e statistica apprendimento teoria, errore di generalizzazione (noto anche come fuori campione errore ) è una misura della precisione con cui un algoritmo è in grado di prevedere i valori dei risultati per dati non visti in precedenza.
Di conseguenza, quali sono i tipi comuni di errore nell'apprendimento automatico?
Per i problemi di classificazione binaria, ci sono due primari tipi di errori . Tipo 1 errori (falsi positivi) e Tipo 2 errori (falsi negativi). Spesso è possibile, attraverso la selezione del modello e la messa a punto, aumentare uno diminuendo l'altro, e spesso si deve scegliere quale tipo di errore è più accettabile.
Sapete anche che cos'è l'overfitting nell'apprendimento automatico? Overfitting nell'apprendimento automatico si riferisce a un modello che modella troppo bene i dati di addestramento. sovradattamento si verifica quando un modello apprende i dettagli e il rumore nei dati di addestramento nella misura in cui influisce negativamente sulle prestazioni del modello sui nuovi dati.
Inoltre è stato chiesto, qual è la prestazione di generalizzazione?
Il prestazioni di generalizzazione di un algoritmo di apprendimento si riferisce alla prestazione sui dati fuori campione dei modelli appresi dall'algoritmo.
Che cos'è l'errore di classificazione?
Errore di classificazione . Il errore di classificazione Eio di un singolo programma i dipende dal numero di campioni classificati erroneamente (falsi positivi più falsi negativi) ed è valutata dalla formula: dove f è il numero di casi campione classificati erroneamente, ed n è il numero totale di casi campione.
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