Вопрос машинного обучения (оценка классификатора)

Вопрос закрыт~~~спасибо, ребята~~уже решен

machine-learning classification
29.05.2019 12:58
Оптимизация производительности модели: Руководство по настройке гиперпараметров в Python с Keras
Оптимизация производительности модели: Руководство по настройке гиперпараметров в Python с Keras
Настройка гиперпараметров - это процесс выбора наилучшего набора гиперпараметров для модели машинного обучения с целью оптимизации ее...
Развертывание модели машинного обучения с помощью Flask - Angular в Kubernetes
Развертывание модели машинного обучения с помощью Flask - Angular в Kubernetes
Kubernetes - это портативная, расширяемая платформа с открытым исходным кодом для управления контейнерными рабочими нагрузками и сервисами, которая...
Udacity Nanodegree Capstone Project: Классификатор пород собак
Udacity Nanodegree Capstone Project: Классификатор пород собак
Вы можете ознакомиться со скриптами проекта и данными на github .
Определение пород собак с помощью конволюционных нейронных сетей (CNN)
Определение пород собак с помощью конволюционных нейронных сетей (CNN)
В рамках финального проекта Udacity Data Scietist Nanodegree я разработал алгоритм с использованием конволюционных нейронных сетей (CNN) для...
Почему Python - идеальный выбор для проекта AI и ML
Почему Python - идеальный выбор для проекта AI и ML
Блог, которым поделился Harikrishna Kundariya в нашем сообществе Developer Nation Community.
0
0
56
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Я бы предпочел классификатор фри, потому что дисперсия ошибок говорит о том, что при меньшем объеме данных он объясняет весь набор данных, благодаря чему предсказуемость модели будет выше. Наличие более высокой дисперсии в значительной степени повлияет на точность модели.

29.05.2019 13:36

Другие вопросы по теме

Как сосредоточиться на ярлыках, которые трудно предсказать?
Как написать алгоритм классификации в тензорном потоке с использованием keras в python?
Как изменить модель keras, чтобы получить вывод от 0 до 7, кроме 0 и 1?
Проблема классификации, когда только будущие данные имеют важные пропущенные значения?
Комитетные методы (учащиеся ансамбля) Лучшая модель
Многометочная классификация последовательности, как это сделать?
Потеря проверки >> потеря поезда, те же данные, двоичный классификатор
Размер модели randomForest зависит от размера тренировочного набора: способ избежать?
Формат словаря class_weight для классификации sklearn
Почему конкурс классификации изображений — это способ выбрать пять кандидатов? не 4, не 3, тем более не 1?

Похожие вопросы

Как сосредоточиться на ярлыках, которые трудно предсказать?
Должны ли результаты ANN изменяться в зависимости от вывода?
Вход Tensorflow 2.0 создается с первым элементом формы как None
Free(): неверный указатель. Прервано (сброшено ядро)
Я хочу понять следующие строки кода, определенные в функции
SSD Начальный v2. Заменен ли экстрактор функций VGG16 на Inception v2?
Имеет ли значение тип файла изображения с точки зрения точности или скорости при обучении/оценке машинного обучения?
Как преобразовать список объектов json в один фрейм данных pyspark?
Веса, выбранные функции в классификаторах adaboost
Как извлечь правила дерева решений sklearn для логических условий pandas?