خطای تعمیم در یادگیری ماشین چیست؟

2024 نویسنده: Lynn Donovan | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2023-12-15 23:46

در نظارت یادگیری برنامه های کاربردی در فراگیری ماشین و آماری یادگیری تئوری، خطای تعمیم (همچنین به عنوان خارج از نمونه نیز شناخته می شود خطا ) اندازه گیری است که نشان می دهد یک الگوریتم با چه دقتی می تواند مقادیر نتیجه را برای داده هایی که قبلا دیده نشده بود پیش بینی کند.

در نتیجه، انواع رایج خطا در یادگیری ماشین چیست؟

برای مسائل طبقه بندی باینری، دو مشکل اصلی وجود دارد انواع خطاها . تایپ کنید 1 خطاها (مثبت کاذب) و تایپ کنید 2 خطاها (منفی کاذب). اغلب از طریق انتخاب و تنظیم مدل می توان یکی را افزایش داد و دیگری را کاهش داد، و اغلب باید انتخاب کرد که کدام نوع خطا قابل قبول تر است

همچنین بدانید، Overfitting در یادگیری ماشینی چیست؟ Overfitting در یادگیری ماشینی Overfitting به مدلی اشاره دارد که داده های آموزشی را خیلی خوب مدل می کند. بیش از حد زمانی اتفاق می‌افتد که یک مدل جزئیات و نویز را در داده‌های آموزشی یاد می‌گیرد تا حدی که بر عملکرد مدل در داده‌های جدید تأثیر منفی بگذارد.

همچنین پرسیده شد که عملکرد تعمیم چیست؟

را عملکرد تعمیم یک الگوریتم یادگیری به کارایی بر روی داده های خارج از نمونه مدل های آموخته شده توسط الگوریتم.

خطای طبقه بندی چیست؟

خطای طبقه بندی . را خطای طبقه بندی E_من یک برنامه منفرد i به تعداد نمونه هایی که به اشتباه طبقه بندی شده اند (مثبت کاذب به اضافه منفی کاذب) بستگی دارد و با فرمول ارزیابی می شود: که در آن f تعداد موارد نمونه اشتباه طبقه بندی شده است و n تعداد کل موارد نمونه است.