Mikä on testitietojoukko?
Koneoppimisen yhteydessä testitietojoukko on datan osajoukko, jota käytetään arvioimaan koulutetun koneoppimismallin suorituskykyä. Se eroaa harjoitustietojoukosta, jota käytetään mallin harjoittamiseen. Testiaineiston tarkoituksena on arvioida kuinka hyvin
Kuinka vertaamme k-keskiarvo-algoritmin tunnistamia ryhmiä "eloonjääneiden" sarakkeeseen?
Jotta voimme verrata k-means-algoritmin tunnistamia ryhmiä Titanicin tietojoukon "eloonjääneiden" sarakkeeseen, meidän on arvioitava klusterointitulosten ja matkustajien todellisen eloonjäämistilan välinen vastaavuus. Tämä voidaan tehdä laskemalla erilaisia suorituskykymittareita, kuten tarkkuus, tarkkuus, palautus ja F1-pisteet. Nämä mittarit tarjoavat oivalluksia
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/MLP-koneoppiminen Pythonilla, Klusterointi, k-keskiarvo ja keskimääräinen muutos, K tarkoittaa titaanista aineistoa, Kokeen tarkistus
Mitä tietoja kirjataan jokaisesta API:lle tehdystä pyynnöstä Cloud Endpoints -pika-aloitusoppaassa?
Cloud Endpoints -pika-aloitusoppaassa kirjataan useita tietoja jokaisesta API:lle lähetetystä pyynnöstä. Nämä lokit tarjoavat arvokasta tietoa API:n käytöstä ja suorituskyvystä, minkä ansiosta kehittäjät voivat valvoa ja tehdä vianmäärityksiä sovelluksiaan tehokkaasti. Tutkitaan yksityiskohtaisesti tietoja, jotka kirjataan jokaiselle pyynnölle. 1. Pyyntö
Mikä on arviointitiedon rooli koneoppimismallin suorituskyvyn mittaamisessa?
Arviointitiedoilla on ratkaiseva rooli koneoppimismallin suorituskyvyn mittaamisessa. Se antaa arvokkaita näkemyksiä mallin toimivuudesta ja auttaa arvioimaan sen tehokkuutta tietyn ongelman ratkaisemisessa. Google Cloud Machine Learningin ja Googlen koneoppimistyökalujen yhteydessä arviointidataa käytetään