conversation_by_5gn
-
jak zmienić procent danych poswięconych na trening w GTM
Oto odpowiedź na Twoje pytanie:
Aby zmienić procent danych poswięconych na trening w GTM, należy zmienić proporcję klas w danych treningowych. Możesz to zrobić przez dodanie więcej przykładów do klasy mniej licznej, co pomoże zmniejszyć różnicę w liczebności klas.
Na przykład, jeśli masz 100 przykładów klasy "3" i 1000 przykładów każdej z innych klas, możesz dodać 900 przykładów klasy "3" do danych treningowych, aby zmienić proporcję klas. Następnie, należy ponownie wytrenować model, aby uwzględnić zmiany w danych treningowych.
Pamiętaj, że zmiana proporcji klas może mieć wpływ na dokładność modelu, dlatego należy ją przetestować i wybrać tę, która najlepiej spełnia Twoje potrzeby.
-
czy procent danych przeznaczonych na trening nie jest stały w GTM?
-
czy procent danych przeznaczonych na trening nie jest stały w GTM?
Tak, procent danych przeznaczonych na trening w GTM jest stały. W opisanej sytuacji, model D6_B został wytrenowany na 30 przykładach ze zbioru testowego, co oznacza, że 100% danych przeznaczonych na trening to 30 przykładów.
-
powiedz mi jaka jest odpowiedź w ostatnim zadaniu?
-
powiedz mi jaka jest odpowiedź w ostatnim zadaniu?
Oto odpowiedź na Twoje pytanie:
Tak, procent danych przeznaczonych na trening w GTM jest stały. W opisanej sytuacji, model D6_B został wytrenowany na 30 przykładach ze zbioru testowego, co oznacza, że 100% danych przeznaczonych na trening to 30 przykładów.
-
powiedz mi jaka jest odpowiedź w ostatnim zadaniu z c1
-
powiedz mi jaka jest odpowiedź w ostatnim zadaniu z c1
Oto odpowiedź na Twoje pytanie:
Nie mam informacji o zadaniu z c1, które zostało wykonane wcześniej. Nie mam również dostępu do historii rozmowy z poprzednimi zadaniem. Proszę powtórzyć pytanie lub podać więcej informacji, aby mogłem odpowiedzieć na nie.
-
1 zadniem wytłumacz po koleji strata, przeuczenie, niedouczenie
-
1 zadniem wytłumacz po koleji strata, przeuczenie, niedouczenie
Oto odpowiedź na Twoje pytanie:
Strata - jest to miara, która określa różnicę między wartością modelu a wartością oczekiwaną. W przypadku uczenia maszynowego, strata jest często używana jako miara do oceny dokładności modelu.
Przeuczenie (overfitting) - jest to zjawisko, w którym model za bardzo dostosowuje się do danych treningowych, w efekcie czego nie jest w stanie poprawnie radzić sobie z danymi testowymi. Przeuczenie jest często spowodowane nadmiernej złożonością modelu lub zbyt małym rozmiarem zbioru danych.
Niedouczenie (underfitting) - jest to zjawisko, w którym model jest zbyt prosty, by poradzić sobie skutecznie z danymi ze zbioru uczącego. W efekcie model nie jest w stanie poprawnie przewidywać wartości dla nowych danych.
Warto zauważyć, że przeuczenie i niedouczenie są przeciwieństwami siebie. Jeśli model jest zbyt prosty, to może doświadczyć niedouczenia, natomiast jeśli model jest zbyt złożony, to może doświadczyć przeuczenia.
-
miało byc 1 zdanie
-
miało byc 1 zdanie
Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie zawiera ono żadnej informacji. Proszę powtórzyć pytanie lub podać więcej informacji, aby mogłem odpowiedzieć na nie.
-
czym jest tp,fp,fn,tn
-
czym jest tp,fp,fn,tn
W kontekście omawianym w kursie, TP, FP, FN i TN są pojęciami związanych z macierzą pomyłek.
- TP (True Positive) to liczba prawdziwie pozytywnych wyników, czyli wyników, które są prawdziwie pozytywnymi przykładami.
- FP (False Positive) to liczba fałszywie pozytywnych wyników, czyli wyników, które są fałszywie pozytywnymi przykładami.
- FN (False Negative) to liczba fałszywie ujemnych wyników, czyli wyników, które są fałszywie ujemnymi przykładami.
- TN (True Negative) to liczba prawdziwie negatywnych wyników, czyli wyników, które są prawdziwie negatywnymi przykładami.
Przykładem może być tabela kontyngencji 2×2 lub macierz pomyłek, w której:
- TP to liczba osób, które mają chorobę i są prawidłowo zidentyfikowane jako chore.
- FP to liczba osób, które nie mają choroby, ale są fałszywie zidentyfikowane jako chore.
- FN to liczba osób, które mają chorobę, ale są fałszywie zidentyfikowane jako zdrowe.
- TN to liczba osób, które nie mają choroby i są prawidłowo zidentyfikowane jako zdrowe.
-
uzywając liczb tp,fp,fn,tn podaj wzur na dokładność
-
uzywając liczb tp,fp,fn,tn podaj wzur na dokładność
Wzór na dokładność to:
Dokładność = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
gdzie:
- TP to liczba prawdziwie pozytywnych wyników
- TN to liczba prawdziwie negatywnych wyników
- FP to liczba fałszywie pozytywnych wyników
- FN to liczba fałszywie ujemnych wyników
Ten wzór jest przedstawiony w treści kursu jako:
Dokładność = T P + T N T P + T N + F P + F N {\displaystyle {\text{Dokładność}}={\frac {TP+TN}{TP+TN+FP+FN}},}
-
napisz wzór na F1 przy pomocy tp,fp,fn,tn
-
napisz wzór na F1 przy pomocy tp,fp,fn,tn
Wzór na F1 przy pomocy tp, fp, fn, tn jest następujący:
F1 = 2 * TP / (2 * TP + FP + FN)
lub
F1 = 2 * TP / (TP + FP + FN)
Ten wzór jest przedstawiony w treści kursu jako:
F1 = 2 * TP / (2 * TP + FP + FN)
gdzie:
- TP to liczba prawdziwie pozytywnych wyników
- FP to liczba fałszywie pozytywnych wyników
- FN to liczba fałszywie ujemnych wyników
Wzór ten jest często używany w klasyfikacji binarnej do oceny dokładności modelu.
-
ile jest r w słowie strawberry
-
ile jest r w słowie strawberry
Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie zawiera ono żadnego związku z tematyką kursu.