Kesalahan Klasifikasi: Ini memberi tahu Anda bagian mana dari prediksi yang salah. Ini juga dikenal sebagai Kesalahan Klasifikasi. Anda dapat menghitungnya menggunakan (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN) atau (1-Akurasi). Precision: Ini memberi tahu Anda berapa fraksi prediksi sebagai kelas positif yang benar-benar positif.
Apa yang dimaksud dengan tingkat kesalahan klasifikasi?
Sebuah "kesalahan klasifikasi" adalah contoh tunggal di mana klasifikasi Anda salah, dan "salah klasifikasi" adalah hal yang sama, sedangkan "kesalahan klasifikasi" adalah negatif ganda. "Tingkat kesalahan klasifikasi", di sisi lain, adalah persentase klasifikasi yang salah.
Apakah tingkat kesalahan klasifikasi yang lebih tinggi atau lebih rendah lebih baik?
Teknik klasifikasi dengan akurasi dan presisi tertinggi dengan tingkat kesalahan klasifikasi terendah dan kesalahan kuadrat rata-rata akar dianggap sebagai pengklasifikasi paling cerdas untuk tujuan prediksi.
Apa yang dimaksud dengan tingkat kesalahan klasifikasi dalam pembelajaran mesin?
Laju kesalahan klasifikasi (%): Persentase contoh yang salah diklasifikasikan bukanlah apa-apa, tetapi tingkat kesalahan klasifikasi pengklasifikasi dan dapat dihitung sebagai. (2) • Kesalahan root mean squared (RMS): RMSE biasanya memberikan seberapa jauh model dari memberikan jawaban yang benar.
Bagaimana cara mengurangi tingkat kesalahan klasifikasi?
Jika Anda ingin mengurangi kesalahan klasifikasi seimbangkan sampel Anda di setiap kelas Dan jika Anda ingin meningkatkan akurasi, ambil nilai yang sangat kecil untuk kecepatan pembelajaran awal saat menentukan parameter opsi. Pertama, Anda harus membandingkan keakuratan data pelatihan, validasi, dan pengujian.
