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关于机器学习错误率是多少的信息

编辑小哥S
机器学习
2024-06-25 13:33:15
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简述信息一览：

1、【机器学习】准确率、精确率、召回率、误报率、漏报率概念及公式
2、错误标注太多,不想人工检查?试试置信学习来自动找错
3、机器学习中的Bias(偏差),Error(误差),和Variance(方差)有什么区别和...
4、机器学习中的评价指标

【机器学习】准确率、精确率、召回率、误报率、漏报率概念及公式

1、误报率（False Positive Rate， FPR）：反映模型错误地标记负样本为正样本的概率，即FP / （FP + TN）。降低误报率意味着模型对负样本的纯净度有所提升，但可能增加漏报。

2、准确率：整体表现的度量计算准确率，就是将预测正确的样本（TP+TN）除以总样本数，它衡量了模型的整体正确性。在锤哥的鉴宝案例中，80%的真品被正确鉴定，20%的赝品被准确识别，其准确率为92%。

3、计算公式为：准确率 = （预测正确的样本数 / 总样本数） 100%。例如，如果一个模型在100个样本中预测正确了90个，那么其准确率为90%。然而，准确率有时可能不够全面，因为在不平衡的数据集中，即使模型对多数类样本预测很好，但对少数类样本预测很差，准确率也可能很高。

4、召回率 = 真阳性 / （真阳性 + 假阴性）召回率越高，表示模型对实际正类样本的识别能力越强，模型的漏报率越低。在使用这些指标时，需要根据具体的应用场景和分类任务的要求来选择合适的指标进行评估。

错误标注太多,不想人工检查?试试置信学习来自动找错

1、然而，值得注意的是，尽管在MNIST上通过self_confidence筛选出127个可能的错误标签，去除这些噪声后的精度提升并不显著，这可能由于MNIST本身的错误率较低。

2、特别要抓住基础知识和基本技能的学习，课后要及时复习不留疑点。首先要在做各种习题之前将老师所讲的知识点回忆一遍，正确掌握各类公式的推理过程，应尽量回忆而不***用不清楚立即翻书之举。

3、然而，仅仅追求高薪水和稳定的工作可能并不会带来满足感。这就引出了第二个重要的因素，个人兴趣。选择一个你对其充满热情的专业，可以让你在学习和工作中感到更加满足和快乐。兴趣可以是一个强大的动力，能够帮助你更加努力地投入学习，获得更多的经验，并在职业生涯中取得成功。

4、这种各个击破，集中力量打歼灭战的学习方式，无论对于补差或是提高，都是行之有效的方法。第二：把握现在，不要拖延凡事都习惯推到明天再干的人，将永远没有明天。有一艘海轮途中触礁，船体进水。

5、心态要平和。需要向面试官展示的是——你是一个遇事不慌不忙，沉着冷静的人，会分析问题，能解决问题。展现你的综合能力。包括面对困难时的应变能力，工作事务的处理能力，管理能力，思维方式等等，同时也有人际关系的沟通能力，团队协作能力，跨部门合作能力等等。自我分析总结与反思。

机器学习中的Bias(偏差),Error(误差),和Variance(方差)有什么区别和...

1、在机器学习中的偏差-方差权衡：在机器学习中，偏差与方差（variance）之间存在一种权衡关系。高偏差的模型倾向于对数据进行过度简化，忽略了数据的复杂性，导致欠拟合。低偏差的模型试图更好地拟合数据，但可能会受到噪声的影响，导致过拟合。

2、最早接触高偏差（high bias）和高方差（high variance）的概念，是在学习machine learning的欠拟合（under fitting）和过拟合（over-fitting）时遇到的。Andrew的讲解很清晰，我也很容易记住了过拟合-高方差，欠拟合-高偏差的结论。

3、error公式。用于计算模型的好。Error = Bias^2 + Variance+Noise Bias（偏差）： Bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差，即模型本身的精准度，即算法本身的拟合能力 Variance（方差）：Variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性。反应预测的波动情况。

4、在探索数据世界时，方差、标准差、均方误差和均方根误差是数据分析师和机器学习工程师的得力工具。它们虽看似相似，但各自的角色和应用背景却各不相同。让我们一起来揭开它们的神秘面纱。

5、因此，如何在模型能力和复杂度之间取得一个较好的平衡对一个机器学习算法来讲十分重要。偏差-方差分解（Bias-Variance Decomposition）为我们提供一个很好的分析和指导工具。偏差-方差分解试图对学习算法的期望泛化误差错误率进行拆解。