Inhaltsverzeichnis:
- Was bedeutet die Fehlklassifikationsrate?
- Ist eine höhere oder niedrigere Fehlklassifikationsrate besser?
- Was ist die Fehlklassifikationsrate beim maschinellen Lernen?
- Wie reduzieren Sie die Fehlklassifizierungsrate?
Video: Wie interpretiert man die Fehlklassifikationsrate?
2024 Autor: Fiona Howard | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2024-01-10 06:33
Fehlklassifikationsrate: Gibt an, welcher Anteil der Vorhersagen falsch war. Er wird auch als Klassifikationsfehler bezeichnet. Sie können es mit (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN) oder (1-Genauigkeit) berechnen. Genauigkeit: Sie sagt Ihnen, welcher Anteil der Vorhersagen als positive Klasse tatsächlich positiv war.
Was bedeutet die Fehlklassifikationsrate?
Ein „Klassifizierungsfehler“ist ein einzelner Fall, in dem Ihre Klassifizierung falsch war, und eine „Fehlklassifizierung“ist dasselbe, während ein „Fehlklassifizierungsfehler“eine doppelte Verneinung ist. Die "Fehlklassifikationsrate" hingegen ist der Prozentsatz der Klassifikationen, die falsch waren.
Ist eine höhere oder niedrigere Fehlklassifikationsrate besser?
Eine Klassifikationstechnik mit der höchsten Genauigkeit und Präzision mit der niedrigsten Fehlklassifikationsrate und dem kleinsten mittleren quadratischen Fehler gilt als der intelligenteste Klassifikator für Vorhersagezwecke.
Was ist die Fehlklassifikationsrate beim maschinellen Lernen?
Fehlklassifikationsrate (%): Der Prozentsatz der falsch klassifizierten Instanzen ist nichts, sondern die Fehlklassifikationsrate des Klassifikators und kann wie folgt berechnet werden. (2) • Root mean squared (RMS) error: RMSE gibt normalerweise an, wie weit das Modell von der richtigen Antwort entfernt ist.
Wie reduzieren Sie die Fehlklassifizierungsrate?
Wenn Sie die Fehlklassifizierung verringern möchten gleichen Sie einfach Ihre Proben in jeder Klasse aus Und wenn Sie die Genauigkeit erhöhen möchten, nehmen Sie einfach einen sehr kleinen Wert für die anfängliche Lernrate, während Sie Optionsparameter definieren. Zunächst sollten Sie die Genauigkeit von Trainings-, Validierungs- und Testdaten vergleichen.
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