गलत वर्गीकरण दर: यह आपको बताता है कि भविष्यवाणियों का कौन सा अंश गलत था। इसे वर्गीकरण त्रुटि के रूप में भी जाना जाता है। आप (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN) या (1-सटीकता) का उपयोग करके इसकी गणना कर सकते हैं। शुद्धता: यह आपको बताता है कि सकारात्मक वर्ग के रूप में भविष्यवाणियों का कौन सा अंश वास्तव में सकारात्मक था।
गलत वर्गीकरण दर का क्या अर्थ है?
एक "वर्गीकरण त्रुटि" एक एकल उदाहरण है जिसमें आपका वर्गीकरण गलत था, और "गलत वर्गीकरण" एक ही बात है, जबकि "गलत वर्गीकरण त्रुटि" दोहरा नकारात्मक है। दूसरी ओर, "गलत वर्गीकरण दर", गलत वर्गीकरणों का प्रतिशत है।
क्या उच्च या निम्न गलत वर्गीकरण दर बेहतर है?
सबसे कम गलत वर्गीकरण दर और मूल माध्य चुकता त्रुटि के साथ उच्चतम सटीकता और सटीकता के साथ एक वर्गीकरण तकनीक को भविष्यवाणी उद्देश्यों के लिए सबसे बुद्धिमान क्लासिफायरियर माना जाता है।
मशीन लर्निंग में गलत वर्गीकरण दर क्या है?
गलत वर्गीकरण दर (%): गलत तरीके से वर्गीकृत उदाहरणों का प्रतिशत कुछ भी नहीं है, लेकिन क्लासिफायरियर की गलत वर्गीकरण दर और के रूप में गणना की जा सकती है। (2) • रूट माध्य वर्ग (RMS) त्रुटि: RMSE आमतौर पर यह बताता है कि मॉडल सही उत्तर देने से कितनी दूर है।
आप गलत वर्गीकरण दर को कैसे कम करते हैं?
यदि आप गलत वर्गीकरण को कम करना चाहते हैं प्रत्येक वर्ग में अपने नमूनों को संतुलित करें और यदि आप सटीकता बढ़ाना चाहते हैं तो विकल्प मापदंडों को परिभाषित करते समय प्रारंभिक सीखने की दर के लिए बहुत कम मान लें. सबसे पहले, आपको प्रशिक्षण, सत्यापन और परीक्षण डेटा की सटीकता की तुलना करनी चाहिए।
