Vídeo: O que é erro de generalização no aprendizado de máquina?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificação: 2023-12-15 23:52
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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Isso significa que você pode analisar toneladas de dados, extrair valor e obter insights deles e, posteriormente, usar essas informações para treinar um modelo de aprendizado de máquina para prever os resultados. Em muitas organizações, um engenheiro de aprendizado de máquina costuma fazer parceria com um cientista de dados para melhor sincronização de produtos de trabalho
O que é aprendizado de máquina usando Python?
Introdução ao aprendizado de máquina usando Python. O aprendizado de máquina é um tipo de inteligência artificial (IA) que fornece aos computadores a capacidade de aprender sem ser explicitamente programado. O aprendizado de máquina se concentra no desenvolvimento de programas de computador que podem mudar quando expostos a novos dados
Por que o erro de treinamento é menor do que o erro de teste?
O erro de treinamento geralmente será menor que o erro de teste porque os mesmos dados usados para ajustar o modelo são empregados para avaliar seu erro de treinamento. Parte da discrepância entre o erro de treinamento e o erro de teste é porque o conjunto de treinamento e o conjunto de teste têm valores de entrada diferentes
Qual é o erro da generalização excessiva?
Erros comuns na investigação humana são observações imprecisas, generalização exagerada, observação seletiva e raciocínio ilógico. Esses erros ocorrem quando os pesquisadores observam coisas erradas, tiram conclusões precipitadas ou presumem sem pesquisar totalmente o assunto. Os cientistas criaram salvaguardas na pesquisa para evitar
Por que o aprendizado baseado em instâncias é chamado de aprendizado preguiçoso?
O aprendizado baseado em instância inclui o vizinho mais próximo, regressão localmente ponderada e métodos de raciocínio baseados em casos. Os métodos baseados em instância às vezes são chamados de métodos de aprendizado preguiçoso porque atrasam o processamento até que uma nova instância seja classificada