Kaj je rezultat F1?
Rezultat F1 je pogosto uporabljena metrika na področju umetne inteligence, zlasti v kontekstu strojnega učenja. Je merilo natančnosti modela, ki upošteva tako natančnost kot priklic. Ocena F1 je še posebej uporabna v situacijah, ko obstaja neravnovesje v porazdelitvi razredov
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Predstavitev, Kaj je strojno učenje
Kakšen je namen mešanja nabora podatkov, preden ga razdelimo na nabore za usposabljanje in test?
Premeščanje nabora podatkov, preden ga razdelimo na nabore za usposabljanje in teste, ima ključni namen na področju strojnega učenja, zlasti pri uporabi lastnega algoritma K najbližjih sosedov. Ta proces zagotavlja, da so podatki naključni, kar je bistveno za doseganje nepristranskega in zanesljivega vrednotenja delovanja modela. Glavni razlog za mešanje
Kakšna je vloga podatkov o vrednotenju pri merjenju uspešnosti modela strojnega učenja?
Podatki o vrednotenju igrajo ključno vlogo pri merjenju uspešnosti modela strojnega učenja. Zagotavlja dragocen vpogled v to, kako dobro deluje model, in pomaga pri ocenjevanju njegove učinkovitosti pri reševanju danega problema. V kontekstu Google Cloud Machine Learning in Googlovih orodij za strojno učenje se podatki o vrednotenju uporabljajo kot