Felklassificeringsfrekvens: Den talar om vilken del av förutsägelser som var felaktiga. Det är också känt som klassificeringsfel. Du kan beräkna det med (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN) eller (1-noggrannhet). Precision: Den berättar vilken del av förutsägelser som en positiv klass som faktiskt var positiva.
Vad betyder felklassificeringsfrekvensen?
Ett "klassificeringsfel" är ett enskilt fall där din klassificering var felaktig, och en "felklassificering" är samma sak, medan "felklassificeringsfel" är ett dubbelnegativt. "Felklassificeringsfrekvens", å andra sidan, är andelen av klassificeringar som var felaktiga.
Är en högre eller lägre felklassificering bättre?
En klassificeringsteknik med högsta noggrannhet och precision med lägsta felklassificeringsfrekvens och rotmedelkvadratfel anses vara den mest intelligenta klassificeraren för förutsägelseändamål.
Vad är felklassificeringsfrekvensen i maskininlärning?
Felklassificeringsfrekvens (%): Andelen felaktigt klassificerade instanser är ingenting, men felklassificeringsfrekvensen för klassificeraren och kan beräknas som. (2) • Root mean squared (RMS) fel: RMSE anger vanligtvis hur långt modellen är från att ge rätt svar.
Hur minskar du antalet felklassificeringar?
Om du vill minska felklassificeringen balansera bara dina prover i varje klass Och om du vill öka noggrannheten är det bara att ta väldigt lite värde för initial inlärningshastighet samtidigt som du definierar alternativparametrar. Först bör du jämföra noggrannheten av tränings-, validerings- och testdata.
