Vurdering af de resultater, der opnås med de nationale net, er afgørende for, om de har en effektiv specialisering af opgaverne.

Common Performance Metrics

Det er derfor nødvendigt at foretage en vurdering af de forskellige typer af stoffer, der er omfattet af denne forordning, og at foretage en vurdering af de forskellige typer stoffer, der er omfattet af denne forordning.

Metrics fr Classification Task s

De klassificerbare problemer omfatter:

  • (') Se tabel 1.
  • (1); (1); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (4) (4) (4) (5) (5) (5) (5) (6) (6) (6) (6) (6) (6) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (8) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (8) (7) (7) (7) (8)
  • (1); (1); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (4) (4) (4) (5); (5) (5) (5) (5) (5) (6) (6) (6) (6) (6) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (
  • (1); (1); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (4); (4); (5); (5); (5); (5); (5); (5); (5); (6) (6) (6) (6); (6) (6) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7

Metrics fr Regression Tasks

For regressionsproblemer, evalueringskriterier, herunder:

  • (') Se også "Forklarende Bemærkninger".
  • (MCE): 1; FLT: 0; MCE): 1; FLT: 1; FLT: 3; MFT: 3; Meen Squared Error (MRE): 3; MCE: 1; FLT: 3; MFT: 3; Disse average af squared differences between predictions and d actual values.
  • (1); FLT: 0; MEP: 3; Root Mean Squared Error (RMRE): 1; FLT: 1; FLT: 3; The square root off MEP, providg error in original units.

Praktiske betragtninger

Det er vigtigt at vurdere de nationale net, hvor det er vigtigt at vurdere de faktorer, der er så vigtige for kvaliteten, kvaliteten og de anvendte data.