Kadar Salah Klasifikasi: Ia memberitahu anda pecahan ramalan yang salah. Ia juga dikenali sebagai Ralat Klasifikasi. Anda boleh mengiranya menggunakan (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN) atau (1-Ketepatan). Ketepatan: Ia memberitahu anda pecahan ramalan sebagai kelas positif yang sebenarnya positif.
Apakah maksud kadar salah klasifikasi?
A "ralat klasifikasi" ialah satu contoh yang klasifikasi anda salah dan "salah klasifikasi" adalah perkara yang sama, manakala "ralat salah klasifikasi" ialah negatif berganda. "Kadar salah klasifikasi", sebaliknya, ialah peratusan klasifikasi yang tidak betul.
Adakah kadar salah klasifikasi yang lebih tinggi atau lebih rendah lebih baik?
Teknik pengelasan dengan ketepatan dan ketepatan tertinggi dengan kadar salah klasifikasi terendah dan ralat kuasa dua min punca dianggap sebagai pengelas paling pintar untuk tujuan ramalan.
Apakah kadar salah klasifikasi dalam pembelajaran mesin?
Kadar salah klasifikasi (%): Peratusan kejadian yang salah dikelaskan bukanlah apa-apa, tetapi kadar salah klasifikasi pengelas dan boleh dikira sebagai. (2) • Ralat purata kuasa dua akar (RMS): RMSE biasanya memberikan sejauh mana model itu daripada memberikan jawapan yang betul.
Bagaimanakah anda mengurangkan kadar salah klasifikasi?
Jika Anda ingin mengurangkan salah klasifikasi hanya seimbangkan sampel anda dalam setiap kelas Dan jika anda ingin meningkatkan ketepatan hanya ambil nilai yang sangat kecil untuk kadar pembelajaran awal sambil menentukan parameter pilihan. Pertama, anda harus membandingkan ketepatan data latihan, pengesahan dan ujian.
