Tabla de contenido:
- ¿Qué significa la tasa de clasificación errónea?
- ¿Es mejor una tasa de clasificación errónea más alta o más baja?
- ¿Qué es la tasa de clasificación errónea en el aprendizaje automático?
- ¿Cómo se reduce la tasa de errores de clasificación?
Video: ¿Cómo interpretar la tasa de clasificación errónea?
2024 Autor: Fiona Howard | [email protected]. Última modificación: 2024-01-10 06:36
Tasa de clasificación errónea: te dice qué fracción de las predicciones fueron incorrectas. También se conoce como error de clasificación. Puede calcularlo usando (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN) o (1-Precisión). Precisión: te dice qué fracción de predicciones como clase positiva fueron realmente positivas.
¿Qué significa la tasa de clasificación errónea?
Un "error de clasificación" es una sola instancia en la que su clasificación fue incorrecta, y una "clasificación incorrecta" es lo mismo, mientras que un "error de clasificación incorrecta" es un doble negativo. La "tasa de clasificación errónea", por otro lado, es el porcentaje de clasificaciones incorrectas.
¿Es mejor una tasa de clasificación errónea más alta o más baja?
Una técnica de clasificación con la mayor exactitud y precisión con la tasa de clasificación errónea y el error cuadrático medio más bajos se considera el clasificador más inteligente para propósitos de predicción.
¿Qué es la tasa de clasificación errónea en el aprendizaje automático?
Tasa de clasificación errónea (%): El porcentaje de instancias clasificadas incorrectamente no es nada, sino la tasa de clasificación errónea del clasificador y se puede calcular como. (2) • Error de raíz cuadrática media (RMS): RMSE generalmente proporciona qué tan lejos está el modelo de dar la respuesta correcta.
¿Cómo se reduce la tasa de errores de clasificación?
Si desea disminuir la clasificación errónea simplemente equilibre sus muestras en cada clase Y si desea aumentar la precisión, tome un valor muy pequeño para la tasa de aprendizaje inicial al definir los parámetros de las opciones. Primero, debe comparar la precisión de los datos de entrenamiento, validación y prueba.
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