Процент на погрешна класификация: Показва ви каква част от прогнозите са били неправилни. Известна е още като грешка в класификацията. Можете да го изчислите, като използвате (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN) или (1-точност). Прецизност: Тя ви казва каква част от прогнозите като положителен клас всъщност са положителни.
Какво означава процентът на погрешно класифициране?
Грешка в класификацията е единичен случай, в който вашата класификация е била неправилна, а "грешна класификация" е едно и също нещо, докато "грешка при неправилна класификация" е двойно отрицателно. „Процент на погрешно класифициране“, от друга страна, е процентът на класификациите, които са били неправилни.
По-висока или по-ниска степен на погрешно класифициране е по-добра?
Техника за класификация с най-висока точност и прецизност с най-нисък процент на погрешна класификация и средно квадратна грешка се счита за най-интелигентния класификатор за целите на прогнозирането.
Каква е степента на погрешна класификация в машинното обучение?
Процент на неправилно класифициране (%): Процентът на неправилно класифицирани случаи не е нищо, но процентът на погрешно класифициране на класификатора и може да се изчисли като. (2) • Средно квадратична грешка (RMS): RMSE обикновено предоставя колко далеч е моделът от правилния отговор.
Как намалявате процента на погрешно класифициране?
Ако искате да намалите погрешната класификация просто балансирайте вашите проби във всеки клас И ако искате да увеличите точността, просто вземете много малка стойност за начална скорост на обучение, докато дефинирате параметрите на опциите. Първо, трябва да сравните точността на данните за обучение, валидиране и тестове.
