conversation_by_ntl
-
Zdefiniuj przeuczenie modeli
-
Zdefiniuj przeuczenie modeli
[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Przeuczenie (nadmierne dopasowanie, ang. overfitting) to zjawisko, w którym model za bardzo dostosowuje się do danych treningowych. W efekcie nie jest w stanie poprawnie radzić sobie z danymi testowymi, których nie widział w czasie uczenia się. [eduexe-source]17:4[/eduexe-source] -
Zdefiniuj niedouczenie modeli
-
Zdefiniuj niedouczenie modeli
[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Niedouczenie (niedopasowanie modelu, ang. underfitting) to zjawisko, w którym model jest zbyt prosty, aby skutecznie poradzić sobie z danymi ze zbioru uczącego. Oznacza to, że model nie zdołał wykryć prawidłowości w danych, na podstawie których mógłby dokonywać trafnych klasyfikacji. [eduexe-source]17:6[/eduexe-source] -
Jak się ma metryka Accuracy do Precision?
-
Jak się ma metryka Accuracy do Precision?
[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Dokładność (Accuracy) to stosunek poprawnie zaklasyfikowanych przykładów testowych do wszystkich przykładów testowych. Precyzja (Precision) to stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków sklasyfikowanych przez model jako pozytywne. Accuracy jest podstawową metryką, ale może być myląca przy nierównej liczebności klas, gdzie Precision często lepiej odzwierciedla działanie modelu, zwłaszcza gdy celem jest ograniczenie fałszywie pozytywnych wyników. [eduexe-source]22:1[/eduexe-source][eduexe-source]23:1[/eduexe-source][eduexe-source]22:6[/eduexe-source][eduexe-source]23:4[/eduexe-source][eduexe-source]26:4[/eduexe-source] -
A precision vs Recall?
-
A precision vs Recall?
[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Precyzja (Precision) to stosunek poprawnie sklasyfikowanych przypadków pozytywnych do wszystkich przypadków sklasyfikowanych przez model jako pozytywne. Jest kluczowa, gdy celem jest ograniczenie fałszywie pozytywnych wyników.Czułość (Recall) to stosunek poprawnie sklasyfikowanych przypadków pozytywnych do wszystkich rzeczywistych przypadków pozytywnych. Mówi, jaki procent wszystkich pozytywnych przypadków wykrywa model i jest ważna, gdy zależy nam na wykryciu jak największej liczby przykładów z jednej klasy, minimalizując fałszywie negatywne wyniki. [eduexe-source]29:2[/eduexe-source][eduexe-source]26:4[/eduexe-source]
-
Dobre odpowiedzi!
-
Dobre odpowiedzi!
[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Cieszę się, że moje odpowiedzi są pomocne!Czy masz jeszcze jakieś pytania dotyczące precyzji, czułości, czy innych metryk, czy może chciałbyś/chciałabyś kontynuować kurs?