Коэффициент неправильной классификации: показывает, какая часть прогнозов была неверной. Это также известно как ошибка классификации. Вы можете рассчитать его, используя (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN) или (1-точность). Точность: показывает, какая часть прогнозов положительного класса на самом деле была положительной.
Что означает процент неправильной классификации?
«Ошибка классификации» - это единичный случай, когда ваша классификация была неверной, и «неправильная классификация» - это то же самое, тогда как «ошибка неправильной классификации» - это двойное отрицание. «Коэффициент неправильной классификации», с другой стороны, представляет собой процент ошибочных классификаций.
Более высокий или низкий уровень ошибочной классификации лучше?
Метод классификации с наивысшей точностью и точностью с наименьшим коэффициентом ошибочной классификации и среднеквадратичной ошибкой считается наиболее интеллектуальным классификатором для целей прогнозирования.
Каков уровень ошибочной классификации в машинном обучении?
Коэффициент ошибочной классификации (%): Процент неправильно классифицированных экземпляров есть не что иное, но коэффициент ошибочной классификации классификатора и может быть рассчитан как. (2) • Среднеквадратическая ошибка (RMS): RMSE обычно показывает, насколько модель далека от правильного ответа.
Как вы снижаете количество ошибочных классификаций?
Если вы хотите уменьшить ошибочную классификацию просто сбалансируйте свои выборки в каждом классе И если вы хотите повысить точность, просто возьмите очень маленькое значение для начальной скорости обучения при определении параметров параметров. Во-первых, вы должны сравнить точность обучения, проверки и тестовых данных.
