Stopnja napačne klasifikacije: pove, kateri delež napovedi je bil napačen. Znana je tudi kot klasifikacijska napaka. Izračunate ga lahko z uporabo (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN) ali (1-Accuracy). Natančnost: pove, kolikšen delež napovedi kot pozitivnega razreda je bil dejansko pozitiven.
Kaj pomeni stopnja napačne razvrstitve?
"Napaka pri razvrščanju" je en sam primer, v katerem je bila vaša razvrstitev napačna, "napačna klasifikacija" pa je ista stvar, medtem ko je "napaka napačne klasifikacije" dvojna negativna. "Stopnja napačne razvrstitve" je po drugi strani odstotek razvrstitev, ki so bile napačne.
Ali je višja ali nižja stopnja napačne razvrstitve boljša?
Tehnika razvrščanja z najvišjo natančnostjo in natančnostjo z najnižjo stopnjo napačne klasifikacije in povprečno kvadratno napako velja za najbolj inteligentni klasifikator za namene napovedovanja.
Kakšna je stopnja napačne klasifikacije pri strojnem učenju?
Stopnja napačne klasifikacije (%): Odstotek napačno razvrščenih primerov ni nič, ampak stopnja napačne klasifikacije klasifikatorja in se lahko izračuna kot. (2) • Napaka srednjega kvadrata (RMS): RMSE običajno zagotavlja, kako daleč je model od pravilnega odgovora.
Kako zmanjšate stopnjo napačne razvrstitve?
Če želite zmanjšati napačno razvrščanje samo uravnotežite svoje vzorce v vsakem razredu In če želite povečati natančnost, vzemite zelo majhno vrednost za začetno stopnjo učenja, medtem ko definirate parametre možnosti. Najprej morate primerjati natančnost podatkov o usposabljanju, validaciji in testiranju.
