מהי שגיאת הכללה בלמידת מכונה?

2025 מְחַבֵּר: Lynn Donovan | [email protected]. שונה לאחרונה: 2025-01-22 17:25

בפיקוח לְמִידָה יישומים ב למידת מכונה וסטטיסטי לְמִידָה תֵאוֹרִיָה, שגיאת הכללה (ידוע גם בשם מחוץ לדגימה שְׁגִיאָה ) הוא מדד למידת הדיוק שבה אלגוריתם מסוגל לחזות ערכי תוצאה עבור נתונים שלא נראו בעבר.

כתוצאה מכך, מהם סוגי השגיאות הנפוצים בלמידת מכונה?

עבור בעיות סיווג בינארי, ישנן שתיים ראשוניות סוגי שגיאות . סוּג 1 שגיאות (תוצאות חיוביות שגויות) ו סוּג 2 שגיאות (שליליות כוזבות). לעתים קרובות ניתן באמצעות בחירת דגם וכוונון להגדיל אחד תוך הפחתת השני, ולעתים קרובות יש לבחור איזה סוג שגיאה מקובל יותר.

דע גם, מהי התאמה יתר בלמידת מכונה? התאמת יתר בלימוד מכונה התאמת יתר מתייחס למודל שמדגלם את נתוני האימון בצורה טובה מדי. התאמת יתר קורה כאשר מודל לומד את הפרטים והרעש בנתוני האימון במידה שהם משפיעים לרעה על ביצועי המודל על נתונים חדשים.

כמו כן נשאל, מה זה ביצועי הכללה?

ה ביצועי הכללה של אלגוריתם למידה מתייחס ל ביצועים על נתונים מחוץ לדגימה של המודלים שנלמדו על ידי האלגוריתם.

מהי טעות סיווג?

שגיאת סיווג . ה שגיאת סיווג ה_אני של תוכנית בודדת i תלוי במספר הדגימות שסווגו בצורה שגויה (תוצאות חיוביות שגויות פלוס שליליות שגויות) ומוערך על ידי הנוסחה: כאשר f הוא מספר מקרי הדגימה שסווגו בצורה שגויה, ו-n הוא המספר הכולל של מקרי המדגם.