Phân tích lỗi bao gồm việc kiểm tra các loại và nguồn lỗi để xác định diện tích để tăng cường.

Loại lỗi trong việc học hỏi

Lỗi trong việc học tập máy thường được phân loại thành hai loại chính: thành kiến và biến đổi. lỗi Bias xảy ra khi một mô hình quá đơn giản để bắt các mẫu dữ liệu ẩn, dẫn đến việc phù hợp. lỗi biến đổi xảy ra khi một mô hình quá phức tạp, nắm bắt tiếng ồn cùng với tín hiệu, kết quả là quá phù hợp.

Kỹ thuật phân tích lỗi

Phân tích lỗi có liên quan đến một số kỹ thuật. Kết hợp ma trận cung cấp sự thấu hiểu về lỗi phân loại bằng cách hiển thị các tích cực, tích cực sai, âm bản đúng và âm sai. Các âm mưu tái tạo giúp đỡ trong các tác vụ hồi quy bằng cách hình ảnh hoá sự khác nhau giữa các giá trị dự đoán và thực tế.

Tính toán để tăng độ chính xác mô hình

Tính toán như là có lỗi định nghĩa tuyệt đối (MAE), có nghĩa là lỗi bình phương (MSE), và Root mean Squared error (RMSE) định lượng lỗi dự đoán trung bình. F1 ghi cân bằng chính xác và nhớ trong các vấn đề phân loại. Phân tích các bộ đo lường này hướng dẫn sự điều chỉnh kiểu phức tạp, tính năng chọn và quá trình đào tạo.

Tóm tắt công cụ phân tích lỗi

  • Ma trận hỗn loạn
  • Các lô đất
  • Đổi cỡ
  • Số đo hiệu suất (MAE, MEE, RMSE, F1 điểm)