conversation_by_cl4

[student_cl4]

zbiór uczący vs testowy

[bot_external]

Zbiór uczący (train set) i zbiór testowy (test set) to dwa podstawowe pojęcia w Uczeniu Maszynowym. Zbiór uczący zawiera przykłady, na których model się uczy, znając z góry prawidłową klasyfikację. Zbiór testowy to zbiór przykładów, których model nie wykorzystał w procesie uczenia się, wykorzystywany do przetestowania modelu.

Zbiór uczący powinien być znacząco większy od zbioru testowego, aby model mógł skutecznie klasyfikować. Zbiór testowy powinien być jakościowo reprezentatywny dla całości danych i wystarczająco duży, aby można było ocenić, czy model poprawnie (lub błędnie) sklasyfikował przykłady.

Przykładem może być zbiór zdjęć kanarków i wróbli. Zbiór uczący może zawierać zdjęcia kanarków i wróbli, podpisane jako kanarki i wróble. Zbiór testowy może zawierać niepodpisane zdjęcia ptaków, które model nie widział w procesie uczenia się.

Warto zauważyć, że zbiór testowy nie powinien być używany do trenowania modelu, tylko do oceny jego wydajności.

[student_cl4]

test

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji o "test" w dostępnym kontekście. Proszę powtórzyć pytanie lub podać więcej informacji, aby mogłem odpowiedzieć.

[student_cl4]

fdsadsafa

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji o "fdsadsafa" w dostępnym kontekście. Proszę powtórzyć pytanie lub podać więcej informacji, aby mogłem odpowiedzieć.

[student_cl4]

gfdsgfs

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji o "gfdsgfs" w dostępnym kontekście. Proszę powtórzyć pytanie lub podać więcej informacji, aby mogłem odpowiedzieć.

[student_cl4]

co to precyja

[bot_external]

Precyzja (ang. precision) to miara jakości modelu Uczenia Maszynowego, która określa, jak często model poprawnie sklasyfikuje przykłady pozytywne. Definiuje się ją jako stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych przez model jako pozytywne.

[student_cl4]

streść mi macierz pomyłek

[bot_external]

Macierz pomyłek (ang. confusion matrix) to tabela z dwoma wierszami i dwiema kolumnami, która przedstawia liczbę wyników prawdziwie pozytywnych, fałszywie negatywnych, fałszywie pozytywnych i prawdziwie negatywnych. Umożliwia to bardziej szczegółową analizę niż prosta obserwacja proporcji poprawnych klasyfikacji (dokładności).

[student_cl4]

streść mi accuracy

[bot_external]

Dokładność (ang. accuracy) to miara jakości modelu Uczenia Maszynowego, która określa, jak blisko wynik modelu jest prawdziwą wartością. Definiuje się ją jako stosunek poprawnie sklasyfikowanych przykładów do liczby wszystkich przypadków testowych. W kontekście klasyfikacji wieloklasowej, dokładność jest po prostu ułamkiem poprawnych klasyfikacji:

Dokładność = poprawne klasyfikacje wszystkie klasyfikacje

Jest to zwykle wyrażane jako procent. Na przykład, jeśli klasyfikator dokonuje dziesięciu predykcji, a dziewięć z nich jest poprawnych, dokładność wynosi 90%.

[student_cl4]

gahjsd

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji o "gahjsd" w dostępnym kontekście. Proszę powtórzyć pytanie lub podać więcej informacji, aby mogłem odpowiedzieć.

[student_cl4]

co to ug

[bot_external]

Ug to skrótowa nazwa dla uogólniania, które jest koncepcją zgodnie z którą ludzie, inne zwierzęta i sztuczne sieci neuronowe wykorzystują wiedzę zdobytą w przeszłości w obecnych sytuacjach uczenia się, jeśli warunki w tych sytuacjach są postrzegane jako podobne.

[student_cl4]

macierz pomyłek

[bot_external]

Macierz pomyłek to tabela z dwoma wierszami i dwiema kolumnami, która przedstawia liczbę wyników prawdziwie pozytywnych, fałszywie negatywnych, fałszywie pozytywnych i prawdziwie negatywnych. Umożliwia to bardziej szczegółową analizę niż prosta obserwacja proporcji poprawnych klasyfikacji (dokładności).