Percentatge de classificació errònia: us indica quina fracció de prediccions era incorrecta. També es coneix com a error de classificació. Podeu calcular-lo amb (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN) o (1-Precisió). Precisió: us indica quina fracció de prediccions com a classe positiva eren realment positives.
Què significa la taxa de classificació incorrecta?
Un "error de classificació" és una única instància en què la vostra classificació era incorrecta, i una "classificació errònia" és el mateix, mentre que "error de classificació incorrecta" és un doble negatiu. "Percentatge de classificació incorrecta", en canvi, és el percentatge de classificacions incorrectes.
És millor una taxa de classificació errònia més alta o més baixa?
Una tècnica de classificació amb la màxima precisió i precisió amb la taxa de classificació errònia i l'error quadrat mitjà més baix es considera el classificador més intel·ligent per a propòsits de predicció.
Quina és la taxa de classificació incorrecta a l'aprenentatge automàtic?
Taxa de classificació incorrecta (%): El percentatge d'instàncies classificades incorrectament no és res, sinó la taxa de classificació incorrecta del classificador i es pot calcular com. (2) • Error de l'arrel quadrada mitjana (RMS): RMSE sol indicar fins a quin punt està el model de donar la resposta correcta.
Com es redueix la taxa de classificació incorrecta?
Si voleu reduir la classificació errònia només equilibreu les vostres mostres a cada classe I si voleu augmentar la precisió, preneu un valor molt petit per a la taxa d'aprenentatge inicial mentre definiu els paràmetres d'opcions. En primer lloc, hauríeu de comparar la precisió de les dades de formació, validació i proves.
