การคํานวณตามที่คาดหวังไว้ มีข้อผิดพลาด: ทฤษฎีและวิธีการปฏิบัติ

การ ประเมิน ความ ผิด พลาด โดย ทั่ว ไป ที่ คาด หมาย ได้ นั้น เป็น สิ่ง จําเป็น เพื่อ จะ พัฒนา แบบ จําลอง ที่ ไว้ ใจ ได้ และ หลีก เลี่ยง การ ทํา เกิน เหตุ บทความ นี้ จะ สํารวจ รากฐาน ทาง ทฤษฎี และ เทคนิค ที่ ใช้ ได้ จริง เพื่อ คํานวณ ความ ผิด พลาด โดย คาด ว่า จะ เกิด ขึ้น จริง

มูลนิธิ ทาง ศาสนา

ตามหลักทฤษฎีแล้ว ข้อผิดพลาดทั่วไปที่คาดหวังไว้นั้น ถูกกําหนดไว้เป็นความแตกต่างระหว่างผลการทํางานของโมเดลในการฝึกข้อมูลและผลงานที่คาดหวังกับข้อมูลใหม่ มักจะแสดงออกมาโดยทางคณิตศาสตร์

วิธี การ ที่ ใช้ ได้ จริง เพื่อ การ ปรับ ปรุง

practivisate use examples use example in the facter-Forld example. ครอส-validation is วิธีการที่ทั่วไป โดยข้อมูลจะถูกแบ่งออกเป็นการฝึกและตรวจสอบความถูกต้องหลาย ๆ ครั้ง เพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดล นอกจากนี้ การจับบูทก็เกี่ยวข้องกับการเพิ่มข้อมูล เพื่อประเมินความแปรผันของข้อมูล การประมวลผลวิธีเหล่านี้จะช่วยประมาณข้อผิดพลาดที่คาดหวังได้ โดยไม่ต้องต้องการความรู้การแจกจ่ายข้อมูลจริง

ความซับซ้อนและความสม่ําเสมอ

การ ทํา แบบ จําลอง ที่ ซับ ซ้อน กว่า มัก จะ เหมาะ กับ การ ฝึก ให้ รู้ ข้อมูล ใหม่ มาก กว่า วิธี การ ฝึก แบบ อื่น ๆ

• การไล่ระดับสี
• การจับบูท
• ขอบเขตการวิเคราะห์
• เทคนิคการแบ่งส่วน