Ano ang F1 score?
Ang marka ng F1 ay isang malawakang ginagamit na sukatan sa larangan ng artificial intelligence, partikular sa konteksto ng machine learning. Ito ay isang sukatan ng katumpakan ng isang modelo na isinasaalang-alang ang parehong katumpakan at recall. Ang marka ng F1 ay partikular na kapaki-pakinabang sa mga sitwasyon kung saan mayroong hindi balanse sa pamamahagi ng mga klase
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Ano ang layunin ng pag-shuffling ng dataset bago ito hatiin sa mga set ng pagsasanay at pagsubok?
Ang pag-shuffle ng dataset bago ito hatiin sa pagsasanay at mga set ng pagsubok ay nagsisilbi ng isang mahalagang layunin sa larangan ng machine learning, lalo na kapag nag-aaplay ng sariling K na pinakamalapit na kapitbahay na algorithm. Tinitiyak ng prosesong ito na ang data ay randomized, na mahalaga para sa pagkamit ng walang pinapanigan at maaasahang pagsusuri sa pagganap ng modelo. Ang pangunahing dahilan ng pag-shuffling ng
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, Pag-aaral ng EITC/AI/MLP Machine na may Python, Pag-aaral ng machine machine, Paglalapat ng sariling K pinakamalapit na kapitbahay algorithm, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang papel ng data ng pagsusuri sa pagsukat ng performance ng isang machine learning model?
Ang data ng pagsusuri ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa pagsukat ng performance ng isang machine learning model. Nagbibigay ito ng mahahalagang insight sa kung gaano kahusay ang pagganap ng modelo at tumutulong sa pagtatasa ng pagiging epektibo nito sa paglutas ng ibinigay na problema. Sa konteksto ng Google Cloud Machine Learning at mga tool ng Google para sa Machine Learning, ang data ng pagsusuri ay nagsisilbing