Rata de clasificare greșită: vă spune ce fracțiune de predicții au fost incorecte. Este cunoscută și sub numele de Eroare de clasificare. Îl puteți calcula folosind (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN) sau (1-Precizie). Precizie: vă spune ce fracțiune de predicții ca o clasă pozitivă au fost de fapt pozitive.
Ce înseamnă rata de clasificare greșită?
O „eroare de clasificare” este un singur caz în care clasificarea dvs. a fost incorectă, iar o „clasificare greșită” este același lucru, în timp ce „eroare de clasificare greșită” este un dublu negativ. „Rata de clasificare greșită”, pe de altă parte, este procentajul de clasificări care au fost incorecte.
Este mai bună o rată de clasificare greșită mai mare sau mai mică?
O tehnică de clasificare cu cea mai mare acuratețe și precizie cu cea mai mică rată de clasificare greșită și eroare pătratică medie este considerată a fi cel mai inteligent clasificator în scopuri de predicție.
Care este rata de clasificare greșită în învățarea automată?
Rata de clasificare greșită (%): Procentul de instanțe clasificate incorect nu reprezintă nimic, ci rata de clasificare greșită a clasificatorului și poate fi calculată ca. (2) • Eroare rădăcină pătrată medie (RMS): RMSE oferă de obicei cât de departe este modelul de a oferi răspunsul corect.
Cum reduceți rata de clasificare greșită?
Dacă doriți să reduceți clasificarea greșită doar echilibrați mostrele în fiecare clasă Și dacă doriți să creșteți acuratețea, luați o valoare foarte mică pentru rata de învățare inițială în timp ce definiți parametrii opțiunilor. În primul rând, ar trebui să comparați acuratețea datelor de instruire, validare și testare.
