conversation_by_jq2

[bot_external]

Dokładność modelu to stosunek poprawnie zaklasyfikowanych przykładów testowych do wszystkich przykładów testowych. Aby obliczyć dokładność modelu, należy dodać liczbę poprawnie zaklasyfikowanych przykładów z każdej klasy i podzielić przez sumę liczb przykładów z każdej klasy.

W tym przypadku, model poprawnie zaklasyfikował 35 przykładów z klasy A, 25 przykładów z klasy B i 20 przykładów z klasy C. Suma liczb przykładów z każdej klasy wynosi 40 + 30 + 30 = 100.

Dokładność modelu wynosi więc: (35 + 25 + 20) / 100 = 80 / 100 = 0,8.

Oznacza to, że model poprawnie zaklasyfikował 80% przykładów testowych.

[student_jq2]

Dokładność jest miarą, która pokazuje, jaki procent wszystkich przykładów został poprawnie sklasyfikowany przez model. Prawda / Fałsz

[bot_external]

Dokładność jest miarą, która pokazuje, jaki procent wszystkich przykładów został poprawnie sklasyfikowany przez model. Prawda to poprawnie sklasyfikowane przykłady, natomiast Fałsz to błędnie sklasyfikowane przykłady.

[student_jq2]

Dokładność jest miarą, która pokazuje, jaki procent wszystkich przykładów został poprawnie sklasyfikowany przez model. Prawda czy Fałsz

[bot_external]

Dokładność jest miarą, która pokazuje, jaki procent wszystkich przykładów został poprawnie sklasyfikowany przez model. Prawda.