Taux d'erreur de classification: il vous indique quelle fraction de prédictions était incorrecte. Il est également connu sous le nom d'erreur de classification. Vous pouvez le calculer en utilisant (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN) ou (1-Précision). Précision: elle vous indique quelle fraction de prédictions en tant que classe positive était réellement positive.
Que signifie le taux d'erreur de classification ?
Une « erreur de classification » est un cas unique dans lequel votre classification était incorrecte, et une « erreur de classification » est la même chose, alors qu'une « erreur de classification erronée » est un double négatif. Le "taux d'erreur de classification", en revanche, est le pourcentage de classifications incorrectes.
Est-il préférable d'avoir un taux d'erreur de classification supérieur ou inférieur ?
Une technique de classification avec l'exactitude et la précision les plus élevées avec le taux d'erreur de classification et l'erreur quadratique moyenne les plus faibles est considérée comme le classificateur le plus intelligent à des fins de prédiction.
Qu'est-ce que le taux d'erreur de classification dans l'apprentissage automatique ?
Taux de mauvaise classification (%): Le pourcentage d'instances mal classées n'est rien, mais le taux de mauvaise classification du classificateur et peut être calculé comme. (2) • Erreur quadratique moyenne (RMS): la RMSE indique généralement dans quelle mesure le modèle est loin de donner la bonne réponse.
Comment réduire le taux d'erreurs de classification ?
Si vous voulez diminuer l'erreur de classification équilibrez simplement vos échantillons dans chaque classe Et si vous voulez augmenter la précision, prenez simplement une très petite valeur pour le taux d'apprentissage initial lors de la définition des paramètres d'options. Tout d'abord, vous devez comparer l'exactitude des données de formation, de validation et de test.
