Yanlış Sınıflandırma Oranı: Tahminlerin ne kadarının yanlış olduğunu söyler. Sınıflandırma Hatası olarak da bilinir. (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN) veya (1-Doğruluk) kullanarak hesaplayabilirsiniz. Kesinlik: Pozitif bir sınıf olarak tahminlerin ne kadarının aslında pozitif olduğunu söyler.
Yanlış sınıflandırma oranı ne anlama geliyor?
Bir "sınıflandırma hatası", sınıflandırmanızın yanlış olduğu tek bir örnektir ve bir "yanlış sınıflandırma" aynı şeydir, oysa "yanlış sınıflandırma hatası" çift negatiftir. "Yanlış sınıflandırma oranı" ise yanlış olan sınıflandırmaların yüzdesidir.
Daha yüksek veya daha düşük bir yanlış sınıflandırma oranı daha mı iyi?
En düşük yanlış sınıflandırma oranı ve ortalama karesel hata ile en yüksek doğruluk ve kesinliğe sahip bir sınıflandırma tekniği, tahmin amaçları için en akıllı sınıflandırıcı olarak kabul edilir.
Makine öğreniminde yanlış sınıflandırma oranı nedir?
Yanlış sınıflandırma oranı (%): Yanlış sınıflandırılan örneklerin yüzdesi hiçbir şey değildir, ancak sınıflandırıcının yanlış sınıflandırma oranı ve olarak hesaplanabilir. (2) • Kök ortalama kare (RMS) hatası: RMSE genellikle modelin doğru yanıtı vermekten ne kadar uzak olduğunu gösterir.
Yanlış sınıflandırma oranını nasıl az altırsınız?
Yanlış sınıflandırmayı az altmak istiyorsanız sadece örneklerinizi her sınıfta dengeleyin Ve doğruluğu artırmak istiyorsanız, seçenek parametrelerini tanımlarken ilk öğrenme oranı için çok küçük bir değer alın. İlk olarak, eğitim, doğrulama ve test verilerinin doğruluğunu karşılaştırmalısınız.
