Video: ¿Qué es el error de generalización en el aprendizaje automático?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2023-12-15 23:45
En supervisado aprendiendo aplicaciones en aprendizaje automático y estadístico aprendiendo teoría, error de generalización (también conocido como fuera de muestra error ) es una medida de la precisión con la que un algoritmo es capaz de predecir los valores de resultado para datos nunca antes vistos.
En consecuencia, ¿cuáles son los tipos comunes de error en el aprendizaje automático?
Para problemas de clasificación binaria, hay dos tipos de errores . Escribe 1 errores (falsos positivos) y Escribe 2 errores (falsos negativos). A menudo, a través de la selección y el ajuste del modelo, es posible aumentar uno y disminuir el otro, y a menudo se debe elegir cuál tipo de error es más aceptable.
También sepa, ¿qué es el sobreajuste en el aprendizaje automático? Sobreajuste en Aprendizaje automático Sobreajuste se refiere a un modelo que modela demasiado bien los datos de entrenamiento. Sobreajuste ocurre cuando un modelo aprende los detalles y el ruido en los datos de entrenamiento en la medida en que impacta negativamente el rendimiento del modelo en nuevos datos.
También se preguntó, ¿qué es el rendimiento de generalización?
los rendimiento de generalización de un algoritmo de aprendizaje se refiere a la rendimiento en datos fuera de muestra de los modelos aprendidos por el algoritmo.
¿Qué es el error de clasificación?
Error de clasificación . los error de clasificación miI de un programa individual i depende del número de muestras clasificadas incorrectamente (falsos positivos más falsos negativos) y se evalúa mediante la fórmula: donde f es el número de casos de muestra clasificados incorrectamente y n es el número total de casos de muestra.
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