Norma e keqklasifikimit: Ju tregon se cila pjesë e parashikimeve ishin të pasakta. Njihet gjithashtu si Gabim Klasifikimi. Mund ta llogaritni duke përdorur (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN) ose (1-Saktësia). Saktësia: Ju tregon se cila pjesë e parashikimeve si një klasë pozitive ishin në të vërtetë pozitive.
Çfarë do të thotë shkalla e keqklasifikimit?
Një "gabim klasifikimi" është një rast i vetëm në të cilin klasifikimi juaj ishte i pasaktë, dhe një "gabim klasifikimi" është e njëjta gjë, ndërsa "gabim klasifikimi i gabuar" është një negativ i dyfishtë. "Norma e keqklasifikimit", nga ana tjetër, është përqindja e klasifikimeve që ishin të pasakta.
A është më mirë një shkallë më e lartë apo më e ulët e keqklasifikimit?
Një teknikë klasifikimi me saktësinë dhe saktësinë më të lartë me shkallën më të ulët të keqklasifikimit dhe gabimin mesatar në katror të rrënjës konsiderohet të jetë klasifikuesi më inteligjent për qëllime parashikimi.
Çfarë është shkalla e keqklasifikimit në mësimin e makinerive?
Norma e keqklasifikimit (%): Përqindja e rasteve të klasifikuara gabimisht nuk është asgjë, por shkalla e keqklasifikimit të klasifikuesit dhe mund të llogaritet si. (2) • Gabim në katrorin mesatar të rrënjës (RMS): RMSE zakonisht tregon se sa larg është modeli nga dhënia e përgjigjes së duhur.
Si e ulni shkallën e keqklasifikimit?
Nëse doni të ulni klasifikimin e gabuar thjesht balanconi mostrat tuaja në secilën klasë Dhe nëse doni të rrisni saktësinë, thjesht merrni një vlerë shumë të vogël për shkallën fillestare të të mësuarit ndërsa përcaktoni parametrat e opsioneve. Së pari, duhet të krahasoni saktësinë e të dhënave të trajnimit, vërtetimit dhe testimit.
