Makine öğrenmesinde overfitting nedir?

Uyum, algoritmanın eğitim verilerinin sonuna kadar çalışabileceği, sonuçları ezberleyebileceği ve sadece bu verilerle başarılı olmasıdır. Test verilerinde eğitim verileriyle yüklediğiniz modeli çalıştırırsanız, sonuçlar eğitim verilerine kıyasla muhtemelen çok düşüktür.

Over fit ne demek?

Yumurtalık ve size kelimelerin kombinasyonu. Over İngilizce olarak büyüktür ve bir beden olarak bilinirsiniz. Normalde yanlış anlamalara neden olan anlaşma, bir kıyafetin vücuttan daha büyük bir biçimde üretildiği anlamına gelir. Buna göre, aşınma boyutları 2xl, 3xl veya 4xl gibi büyük cisimleri eksprese etmez.

Underfit ne demek?

Sub -ayarlama, eğitim veri kaydını modelleyemeyen veya yeni veri kaydını genelleştiremeyen bir modeli ifade eder. Bu uygun bir model yapısı değildir. → Basit Model Yapısı: Oluşturduğunuz model o kadar basittir ki, giriş ve çıktı verileri arasındaki ilişkiyi tam olarak öğrenemez.

Makine öğrenimi algoritması türleri nelerdir?

Algoritmalar hakkında mekanik öğrenme hakkında daha fazla bilgi edinirseniz, genellikle üç makine öğrenimi tekniklerinden birine girdiğinizi göreceksiniz: kontrollü öğrenme.

Makine öğrenmesi recall nedir?

CALP: Gerçek pozitif örneklerin ne kadarının sınıflandırıldığını gösterir. Aşağıdaki formül incelenirse, duyarlılık pozitifin gerçek pozitif oranı olarak ifade edilebilir. FN (yanlış negatif): Yanlış negatif sayı.

Makine öğrenmesinde bias nedir?

Algoritma, yapay zeka önyargıları veya önyargıları olarak da bilinen makine öğrenimi önyargıları, makine öğrenimi (ML), süreçteki yanlış varsayımlar nedeniyle sistematik önyargılar fenomenidir.