O que é erro de generalização no aprendizado de máquina?
O que é erro de generalização no aprendizado de máquina?

Vídeo: O que é erro de generalização no aprendizado de máquina?

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Vídeo: Generalização em aprendizado de máquina 2024, Novembro
Anonim

Em supervisionado Aprendendo aplicações em aprendizado de máquina e estatístico Aprendendo teoria, erro de generalização (também conhecido como fora da amostra erro ) é uma medida de quão precisamente um algoritmo é capaz de prever valores de resultado para dados nunca vistos anteriormente.

Consequentemente, quais são os tipos comuns de erro no aprendizado de máquina?

Para problemas de classificação binária, existem dois principais tipos de erros . Modelo 1 erros (falsos positivos) e Modelo 2 erros (falsos negativos). Muitas vezes, é possível, por meio da seleção e ajuste do modelo, aumentar um e diminuir o outro, e muitas vezes é necessário escolher qual tipo de erro é mais aceitável.

Saiba também, o que é overfitting no aprendizado de máquina? Overfitting em Machine Learning Overfitting refere-se a um modelo que modela os dados de treinamento muito bem. Sobreajuste acontece quando um modelo aprende os detalhes e ruídos nos dados de treinamento a ponto de impactar negativamente o desempenho do modelo em novos dados.

Também perguntado, o que é desempenho de generalização?

o desempenho de generalização de um algoritmo de aprendizagem refere-se ao atuação em dados fora da amostra dos modelos aprendidos pelo algoritmo.

O que é erro de classificação?

Erro de Classificação . o erro de classificação Eeu de um programa individual i depende do número de amostras classificadas incorretamente (falsos positivos mais falsos negativos) e é avaliado pela fórmula: onde f é o número de casos de amostra classificados incorretamente en é o número total de casos de amostra.

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