Co to jest testowy zbiór danych?
Testowy zestaw danych w kontekście uczenia maszynowego to podzbiór danych używany do oceny wydajności wyszkolonego modelu uczenia maszynowego. Różni się od zbioru danych szkoleniowych, który służy do uczenia modelu. Celem zestawu danych testowych jest ocena, jak dobrze
Jak porównać grupy zidentyfikowane przez algorytm k-średnich z kolumną „przeżyli”?
Aby porównać grupy zidentyfikowane przez algorytm k-średnich z kolumną „przeżyli” w zbiorze danych Titanica, musimy ocenić zgodność między wynikami grupowania a faktycznym stanem przeżycia pasażerów. Można to zrobić, obliczając różne wskaźniki wydajności, takie jak dokładność, precyzja, pamięć i wynik F1. Te metryki dostarczają szczegółowych informacji
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/MLP Uczenie Maszynowe z Pythonem, Grupowanie, k-średnie i średnie przesunięcie, K oznacza tytaniczny zbiór danych, Przegląd egzaminów
Jakie informacje są rejestrowane dla każdego żądania kierowanego do interfejsu API w samouczku szybkiego startu Cloud Endpoints?
W przewodniku Szybki start dotyczącym Cloud Endpoints dla każdego żądania kierowanego do interfejsu API rejestrowanych jest kilka informacji. Te dzienniki dostarczają cennych informacji na temat wykorzystania i wydajności interfejsu API, umożliwiając programistom skuteczne monitorowanie aplikacji i rozwiązywanie problemów. Przeanalizujmy szczegółowo informacje rejestrowane dla każdego żądania. 1. Prośba
Jaka jest rola danych ewaluacyjnych w pomiarze wydajności modelu uczenia maszynowego?
Dane oceny odgrywają kluczową rolę w pomiarze wydajności modelu uczenia maszynowego. Dostarcza cennych informacji na temat skuteczności modelu i pomaga w ocenie jego skuteczności w rozwiązywaniu zadanego problemu. W kontekście Google Cloud Machine Learning i Google tools for Machine Learning dane ewaluacyjne służą jako