Wskaźnik błędnej klasyfikacji: Informuje, jaka część przewidywań była błędna. Jest również znany jako błąd klasyfikacji. Możesz to obliczyć za pomocą (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN) lub (1-Dokładność). Precyzja: Informuje, jaki ułamek przewidywań w klasie pozytywnej był w rzeczywistości pozytywny.
Co oznacza wskaźnik błędnej klasyfikacji?
„Błąd klasyfikacji” to pojedynczy przypadek, w którym Twoja klasyfikacja była nieprawidłowa, a „błędna klasyfikacja” to to samo, podczas gdy „błąd błędnej klasyfikacji” jest podwójnym przeczeniem. Z drugiej strony „wskaźnik błędnej klasyfikacji” to odsetek klasyfikacji, które były nieprawidłowe.
Czy wyższy czy niższy wskaźnik błędnej klasyfikacji jest lepszy?
Technika klasyfikacji o najwyższej dokładności i precyzji z najniższym wskaźnikiem błędnej klasyfikacji i pierwiastkowym błędem średniokwadratowym jest uważana za najbardziej inteligentny klasyfikator do celów predykcyjnych.
Jaki jest wskaźnik błędnej klasyfikacji w uczeniu maszynowym?
Wskaźnik błędnej klasyfikacji (%): Odsetek niepoprawnie sklasyfikowanych instancji to nic, ale współczynnik błędnej klasyfikacji klasyfikatora i można go obliczyć jako. (2) • Pierwiastek błędu średniokwadratowego (RMS): RMSE zwykle podaje, jak daleko model jest od udzielenia prawidłowej odpowiedzi.
Jak zmniejszyć wskaźnik błędnej klasyfikacji?
Jeśli chcesz zmniejszyć błędną klasyfikację po prostu zrównoważ swoje próbki w każdej klasie A jeśli chcesz zwiększyć dokładność, po prostu weź bardzo małą wartość początkowego wskaźnika uczenia się podczas definiowania parametrów opcji. Najpierw powinieneś porównać dokładność danych treningowych, walidacyjnych i testowych.
