Mô hình tự tin cung cấp một phạm vi trong đó các mô hình hiệu suất thực sự mô hình hoặc giá trị tham số được mong đợi để rơi với một xác suất nhất định. chúng là hữu ích để hiểu sự không chắc chắn liên quan với mô hình ước tính trong các ứng dụng học tập máy tính.

Hiểu được những mối giao tiếp đầy tin tưởng

Một khoảng tự tin là một phạm vi thống kê được tính từ dữ liệu mà rất có thể chứa giá trị tham số thực sự. trong máy học tập, điều này có thể đề cập đến các đo lường như độ chính xác, chính xác, hoặc mô hình hệ số.

Những bước để tính toán các sự can thiệp của lòng tin

Theo những bước này để tính toán khoảng tự tin cho mô hình đo lường:

  • Thu thập mẫu các thiết bị đo lường mô hình qua các vòng điều chỉnh hoặc nhiều lần chạy.
  • Tính toán độ lệch tiêu chuẩn và mức tiêu chuẩn của mẫu.
  • Chọn một cấp độ tự tin (v. d., 95%).
  • Xác định giá trị quan trọng thích hợp từ phân phối t-ditriion hoặc z-ditribution dựa trên kích thước mẫu và mức độ tự tin.
  • Tính lề của lỗi: giá trị phụ × (thường xuyên lệch / kích cỡ)[FLT: 1).
  • Tính toán khoảng tự tin [FLT: 0] [FLT: 0] [FLT: 1].

Tính mẫu

Giả sử độ chính xác của mô hình được đánh giá trên 30 lần chạy, với độ chính xác trung bình là 85% và độ lệch chuẩn của 3%. với mức độ tự tin 95%, giá trị quan trọng từ T-ditrition là xấp xỉ 2.045.

Lề của lỗi là: 2.045 × (3 / 30) × 2. 547 1.12%. Khoảng cách tự tin là 85% 1.12%, kết quả là khoảng 83.88% đến 86.12%.