Talaan ng mga Nilalaman:
Kahulugan - Ano ang ibig sabihin ng Maling Negatibo?
Ang mga maling negatibo ay isa sa apat na sangkap sa isang klasikal na pagkalito ng pagkalito para sa binary na pag-uuri. Sa binary na pag-uuri, dalawang uri o klase ang nasuri ng isang machine learning program o katulad na teknolohiya.
Ipinaliwanag ng Techopedia ang Maling Negatibo
Ang ideya kasama ang pagkalito ng pagkalito ay ang mga inhinyero ay mayroong aktwal na mga halaga sa data ng pagsubok. Pagkatapos ay pinapatakbo nila ang programa sa pag-aaral ng machine, at ginagawa nito ang mga hula nito. Kung ang hula ay tumutugma sa kung ano ang kilala, iyon ay isang matagumpay na kinalabasan. Kung hindi, hindi iyon isang matagumpay na kinalabasan.
Sa ganitong uri ng paradigma, ang matagumpay na mga kinalabasan ay may label na totoo, at ang hindi matagumpay na mga kinalabasan ay binansagan bilang hindi totoo.
Kaya upang magbigay ng isang halimbawa para sa mga maling negatibo, kailangan mong tingnan kung paano naka-set up ang pagkalito. Ipagpalagay, halimbawa, mayroon kang dalawang klase na maiuri - ang una ay isang halaga, sabihin nating, isa, na tinawag na klase bilang isa o positibong klase. Ang iba pang mga resulta ay isang zero, na maaari nating tawagan ang klase ng numero ng dalawa o negatibong klase.
Sa kasong ito, ang isang maling negatibo ay magiging isang resulta kung saan ang programa sa pag-aaral ng machine ay hulaan ang isang zero, ngunit ang resulta ay talagang isang.
Ang ganitong uri ng konstruksyon ay malawakang ginagamit sa iba't ibang uri ng mga proyekto sa pag-aaral ng machine.
Ang kahulugan na ito ay isinulat sa konteksto ng Data Science
