Tỷ lệ phân loại sai: Nó cho bạn biết phần nào các dự đoán không chính xác. Nó còn được gọi là Lỗi phân loại. Bạn có thể tính toán nó bằng cách sử dụng (FP + FN) / (TP + TN + FP + FN)hoặc (1-Độ chính xác). Độ chính xác: Nó cho bạn biết phần nào các dự đoán là một lớp tích cực thực sự là tích cực.
Tỷ lệ phân loại sai nghĩa là gì?
"Lỗi phân loại" là một trường hợp đơn lẻ trong đó phân loại của bạn không chính xác và "phân loại sai" cũng giống như vậy, trong khi "lỗi phân loại sai" là một trường hợp phủ định kép. Mặt khác, "Tỷ lệ phân loại sai" là phần trăm phân loại không chính xác.
Tỷ lệ phân loại sai cao hơn hay thấp hơn sẽ tốt hơn?
Một kỹ thuật phân loại với độ chính xác và độ chính xác cao nhất với tỷ lệ phân loại sai thấp nhất và sai số bình phương trung bình gốc được coi là công cụ phân loại thông minh nhất cho mục đích dự đoán.
Tỷ lệ phân loại sai trong học máy là gì?
Tỷ lệ phân loại sai (%): Phần trăm các trường hợp được phân loại không chính xác không phải là, mà là tỷ lệ phân loại sai của bộ phân loại và có thể được tính bằng. (2) • Lỗi bình phương trung bình gốc (RMS): RMSE thường cung cấp khoảng cách mà mô hình đưa ra câu trả lời đúng.
Làm thế nào để bạn giảm tỷ lệ phân loại sai?
Nếu bạn muốn giảm phân loại sai chỉ cần cân bằng các mẫu của bạn trong mỗi lớpVà nếu bạn muốn tăng độ chính xác, chỉ cần lấy giá trị rất nhỏ cho tốc độ học ban đầu trong khi xác định các thông số tùy chọn. Đầu tiên, bạn nên so sánh độ chính xác của dữ liệu đào tạo, xác nhận và kiểm tra.
