Misclassificatiepercentage: het vertelt u welk deel van de voorspellingen onjuist was. Het is ook bekend als classificatiefout. U kunt het berekenen met (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN) of (1-Nauwkeurigheid). Precisie: het vertelt je welk deel van de voorspellingen als positieve klasse daadwerkelijk positief waren.
Wat betekent het percentage misclassificatie?
Een "classificatiefout" is een enkel geval waarin uw classificatie onjuist was, en een "misclassificatie" is hetzelfde, terwijl "misclassificatiefout" een dubbele ontkenning is. "Misclassificatiepercentage", aan de andere kant, is het percentage classificaties dat onjuist was.
Is een hoger of lager misclassificatiepercentage beter?
Een classificatietechniek met de hoogste nauwkeurigheid en precisie met het laagste percentage misclassificatie en de kleinste kwadratische fout wordt beschouwd als de meest intelligente classificatie voor voorspellingsdoeleinden.
Wat is het misclassificatiepercentage bij machine learning?
Misclassificatiepercentage (%): Het percentage onjuist geclassificeerde instanties is niets, maar het percentage misclassificatie van de classifier en kan worden berekend als. (2) • Root mean squared (RMS)-fout: RMSE geeft meestal aan hoe ver het model verwijderd is van het geven van het juiste antwoord.
Hoe verminder je het aantal misclassificaties?
Als u de misclassificatie wilt verminderen balanceer uw monsters in elke klasse En als u de nauwkeurigheid wilt vergroten, neemt u gewoon een zeer kleine waarde voor de initiële leersnelheid terwijl u optieparameters definieert. Ten eerste moet u de nauwkeurigheid van trainings-, validatie- en testgegevens vergelijken.
