মিসক্ল্যাসিফিকেশন রেট: এটি আপনাকে বলে যে ভবিষ্যদ্বাণীগুলির কোন অংশটি ভুল ছিল৷ এটি শ্রেণিবিন্যাস ত্রুটি হিসাবেও পরিচিত। আপনি (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN) বা (1-নির্ভুলতা) ব্যবহার করে এটি গণনা করতে পারেন। যথার্থতা: এটি আপনাকে বলে যে একটি ইতিবাচক শ্রেণী হিসাবে ভবিষ্যদ্বাণীর কোন ভগ্নাংশ আসলে ইতিবাচক ছিল৷
ভুল শ্রেণীবিন্যাস হার মানে কি?
A "শ্রেণিকরণ ত্রুটি" হল একটি একক উদাহরণ যেখানে আপনার শ্রেণীবিভাগ ভুল ছিল এবং একটি "ভুল শ্রেণীবিভাগ" একই জিনিস, যেখানে "ভুল শ্রেণীবিভাগ ত্রুটি" একটি দ্বিগুণ নেতিবাচক। "ভুল শ্রেণীবিভাগের হার", অন্যদিকে, হল শ্রেণিকরণের শতকরা হার যা ভুল ছিল।
একটি উচ্চতর বা নিম্ন শ্রেণিবিন্যাসের হার কি ভাল?
সর্বনিম্ন ভুল শ্রেণিবিন্যাসের হার সহ সর্বোচ্চ নির্ভুলতা এবং নির্ভুলতার সাথে একটি শ্রেণিবিন্যাস কৌশল এবং রুট গড় বর্গক্ষেত্র ত্রুটিকে ভবিষ্যদ্বাণীর উদ্দেশ্যে সবচেয়ে বুদ্ধিমান শ্রেণিবিন্যাসকারী হিসাবে বিবেচনা করা হয়।
মেশিন লার্নিংয়ে ভুল শ্রেণিবদ্ধকরণের হার কী?
মিসক্ল্যাসিফিকেশন রেট (%): ভুলভাবে শ্রেণীবদ্ধ দৃষ্টান্তের শতাংশ কিছুই নয়, কিন্তু শ্রেণীবিভাগের ভুল শ্রেণীকরণের হার এবং হিসাবে গণনা করা যেতে পারে। (2) • রুট গড় বর্গক্ষেত্র (RMS) ত্রুটি: RMSE সাধারণত সঠিক উত্তর দিতে মডেলটি কতটা দূরে তা প্রদান করে৷
আপনি কীভাবে ভুল শ্রেণিবদ্ধকরণের হার কমাতে পারেন?
আপনি যদি ভুল শ্রেণীবিভাগ কমাতে চান শুধু প্রতিটি ক্লাসে আপনার নমুনার ভারসাম্য বজায় রাখুন এবং আপনি যদি সঠিকতা বাড়াতে চান তবে বিকল্প পরামিতিগুলি সংজ্ঞায়িত করার সময় প্রাথমিক শিক্ষার হারের জন্য খুব কম মান নিন. প্রথমত, আপনার প্রশিক্ষণ, বৈধতা এবং পরীক্ষার ডেটার যথার্থতার তুলনা করা উচিত।
