จะตีความอัตราการจำแนกผิดอย่างไร?

2024 ผู้เขียน: Fiona Howard | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2024-01-10 06:43

อัตราการจำแนกผิด: จะบอกคุณว่าคำทำนายส่วนใดที่ไม่ถูกต้อง เรียกอีกอย่างว่าข้อผิดพลาดในการจำแนกประเภท คุณสามารถคำนวณโดยใช้ (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN) หรือ (1-ความแม่นยำ) ความแม่นยำ: มันบอกคุณว่าการทำนายเศษส่วนใดที่เป็นระดับบวกที่เป็นบวกจริงๆ

อัตราการจำแนกผิดหมายความว่าอย่างไร

A "ข้อผิดพลาดในการจัดประเภท" เป็นอินสแตนซ์เดียวที่การจัดประเภทของคุณไม่ถูกต้อง และ "การจัดประเภทที่ไม่ถูกต้อง" เป็นสิ่งเดียวกัน ในขณะที่ "ข้อผิดพลาดในการจัดประเภทผิด" เป็นค่าลบสองเท่า ในทางกลับกัน "อัตราการจำแนกผิด" คือ เปอร์เซ็นต์ของการจัดประเภทที่ไม่ถูกต้อง

อัตราการจำแนกผิดสูงหรือต่ำกว่าดีกว่าไหม

เทคนิคการจำแนกประเภทที่มีความแม่นยำและแม่นยำสูงสุดด้วยอัตราการจำแนกผิดที่ต่ำที่สุดและข้อผิดพลาดของค่าเฉลี่ยรากที่สองถือเป็นตัวแยกประเภทที่ชาญฉลาดที่สุดสำหรับการทำนาย

อัตราการจำแนกผิดประเภทในการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร

อัตราการจำแนกผิด (%): เปอร์เซ็นต์ของอินสแตนซ์ที่จัดอย่างไม่ถูกต้องไม่มีค่าอะไรเลย แต่อัตราการจัดประเภทผิดของตัวแยกประเภทและสามารถคำนวณได้ดังนี้ (2) • ข้อผิดพลาดของค่าเฉลี่ยรูตกำลังสอง (RMS): โดยปกติ RMSE จะระบุว่าโมเดลไม่สามารถให้คำตอบที่ถูกต้องได้มากเพียงใด

คุณลดอัตราการจำแนกผิดอย่างไร

ถ้าคุณต้องการลดการจำแนกประเภทผิด เพียงแค่สร้างสมดุลตัวอย่างของคุณในแต่ละชั้นเรียน และถ้าคุณต้องการเพิ่มความแม่นยำ เพียงแค่ใช้ค่าเพียงเล็กน้อยสำหรับอัตราการเรียนรู้เริ่มต้นในขณะที่กำหนดพารามิเตอร์ตัวเลือก. อันดับแรก คุณควรเปรียบเทียบความถูกต้องของข้อมูลการฝึกอบรม การตรวจสอบความถูกต้อง และการทดสอบ