Misclassification Rate: Sinasabi nito sa iyo kung anong bahagi ng mga hula ang mali. Ito ay kilala rin bilang Classification Error. Maaari mo itong kalkulahin gamit ang (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN) o (1-Accuracy). Katumpakan: Sinasabi nito sa iyo kung anong bahagi ng mga hula bilang positibong klase ang talagang positibo.
Ano ang ibig sabihin ng misclassification rate?
Ang "error sa pag-uuri" ay isang pagkakataon kung saan mali ang iyong pag-uuri, at ang "misclassification" ay pareho, samantalang ang "mali sa pag-uuri" ay dobleng negatibo. Ang "rate ng maling pag-uuri," sa kabilang banda, ay ang porsyento ng mga pag-uuri na hindi tama.
Mas maganda ba ang mas mataas o mas mababang rate ng misclassification?
Ang isang diskarte sa pag-uuri na may pinakamataas na katumpakan at katumpakan na may pinakamababang rate ng maling pag-uuri at root mean squared na error ay itinuturing na pinakamatalinong classifier para sa mga layunin ng paghula.
Ano ang misclassification rate sa machine learning?
Rate ng maling pag-uuri (%): Ang porsyento ng mga hindi wastong naiuri na mga instance ay wala, ngunit ang rate ng maling pag-uuri ng classifier at maaaring kalkulahin bilang. (2) • Root mean squared (RMS) error: Karaniwang ibinibigay ng RMSE kung gaano kalayo ang modelo sa pagbibigay ng tamang sagot.
Paano mo mababawasan ang rate ng maling pag-uuri?
Kung gusto mong bawasan ang maling pag-uuri balansehin lang ang iyong mga sample sa bawat klase At kung gusto mong pataasin ang katumpakan kumuha lang ng napakaliit na halaga para sa paunang rate ng pag-aaral habang tinutukoy ang mga parameter ng opsyon. Una, dapat mong ihambing ang katumpakan ng data ng pagsasanay, pagpapatunay at pagsubok.
