Wie man falsch negative im maschinellen Lernen reduziert

So minimieren Sie die Anzahl der falsch negativen (FN) oder Fehlalpolitik (FP). Diese Methode beinhaltet die Einnahme eines Modells und das Training auf einem Datensatz, bis es optimal ein globales Minimum erreicht.

1. Wie können falsche Negative reduziert werden??
2. Wie reduzieren Sie falsch positive und falsch negative?
3. Erinnert sich an falsche Negative?

Wie können falsche Negative reduziert werden??

Aktuelle Methoden, die zur Minimierung von Fällen wie falsch negativen Veränderungen verfügbar sind, umfassen Gewichtsänderungen, die Ergänzung von Daten zum Erstellen eines voreingenommenen Datensatzes und die Änderung der Entscheidungsgrenzlinie [2].

Wie reduzieren Sie falsch positive und falsch negative?

Der effektivste Weg, um sowohl Ihre Fehlalarme als auch die Negative zu reduzieren, ist die Verwendung einer hochwertigen Methode. Dies ist besonders wichtig in der Chromatographie, obwohl bei anderen analytischen Techniken Methodenentwicklungsarbeit erforderlich ist.

Erinnert sich an falsche Negative?

Rückruf geht eine andere Route. Anstatt sich die Anzahl der falsch positiven positiven positiven positiven Aspekte anzusehen. Die Rückrufrate wird bestraft, wenn ein falsches Negativ vorhergesagt wird.