مشین سیکھنے کے ماڈلوں میں مہارت اور تفہیمی غلطیوں کو سمجھنا ان کی درستی اور قابلِ یقین کارکردگی کے لیے ضروری ہے غلطی تجزیہ میں غلطیوں کے مختلف طریقوں اور شمار کنوؤں کی شناخت کے لیے غلطیوں کے ماخذوں کا جائزہ لینا شامل ہے۔ مختلف تکنیکوں اور شمارندیات ڈیٹا سائنس دانوں کو مؤثر طریقے سے ماڈل کارکردگی میں مدد دیتے ہیں۔
مشین سیکھنا میں غلطیوں کی اقسام
مشین سیکھنے میں غلطی عام طور پر دو بنیادی اقسام میں کی جاتی ہے: تفریق اور اختلاف۔ بیس غلطیاں اس وقت واقع ہوتی ہیں جب ایک ماڈل بنیادی اعداد و شمار کے تحت حاصل کرنے کے لئے بہت آسان ہوتا ہے
غلطی کے لئے تکنیک
مؤثر غلطی تجزیہ میں کئی تکنیکیں شامل ہیں۔مریخی مریخ حقیقی مثبت، غلط مثبت، سچے منفی اور غلط منفی منفی کو ظاہر کرنے سے عقل مندی میں مدد فراہم کرتا ہے۔
ماڈل ایکوریس کو دوبارہ تعمیر کرنے کیلئے کیلوے
کیلکشن جیسی حقیقی فلاحی غلطی (MAE)، ایم ایس ای (ME)، ایم ایس ای (ME) اور روٹ ایم ایم ایس (MSE) اوسط متوقع غلطیوں کو یقینی بناتے ہیں. ایف1 اسکور توازن کو درست اور کلاس کے مسائل میں یاد کرتے ہیں۔
غلطی کی وجہ سے غلطفہمی
- مُلک
- دوبارہ کوشش
- کراس
- پرفارمنس میٹرکس (ایم اے، ایم ایس ای، آر ایم ایس ای، ایف1 سکور)۔