Video: Was ist ein Generalisierungsfehler beim maschinellen Lernen?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42
Im betreuten Lernen Bewerbungen in maschinelles Lernen und Statistik Lernen Theorie, Generalisierungsfehler (auch bekannt als Out-of-Sample Error ) ist ein Maß dafür, wie genau ein Algorithmus Ergebniswerte für zuvor nicht sichtbare Daten vorhersagen kann.
Was sind folglich die häufigsten Fehlerarten beim maschinellen Lernen?
Für binäre Klassifikationsprobleme gibt es zwei primäre Arten von Fehlern . Typ 1 Fehler (falsch positiv) und Typ 2 Fehler (falsche Negative). Durch Modellauswahl und Abstimmung ist es oft möglich, das eine zu erhöhen und das andere zu verringern, und oft muss man wählen, welches Fehlertyp ist akzeptabler.
Wissen Sie auch, was Overfitting beim maschinellen Lernen ist? Overfitting beim maschinellen Lernen Overfitting bezieht sich auf ein Modell, das die Trainingsdaten zu gut modelliert. Überanpassung passiert, wenn ein Modell die Details und das Rauschen in den Trainingsdaten so weit lernt, dass dies die Leistung des Modells bei neuen Daten negativ beeinflusst.
Auch gefragt, was ist die Generalisierungsleistung?
Die Generalisierungsleistung eines Lernalgorithmus bezieht sich auf die Leistung auf Out-of-Sample-Daten der vom Algorithmus gelernten Modelle.
Was ist ein Klassifizierungsfehler?
Klassifizierungsfehler . Die Klassifizierungsfehler Eich eines einzelnen Programms i hängt von der Anzahl der falsch klassifizierten Stichproben ab (falsch positiv plus falsch negativ) und wird nach der Formel ausgewertet: wobei f die Anzahl der falsch klassifizierten Stichprobenfälle und n die Gesamtzahl der Stichprobenfälle ist.
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