Bilgi kontrolü

Bilgilerinizi kontrol edin

Dengesiz bir veri kümesine sahip olmak ne anlama gelir?

Örnek sayısı gerekenden çok daha küçük veya daha büyük

Özellik sütunları birçok eksik değer içeriyor

Bazı çıkışlara (kategorilere) karşılık gelen çok daha fazla eğitim örneği vardır

Tek bir karışıklık matrisinden hangi bilgileri ayıklayabiliriz?

Günlük kaybı ve/veya ortalama kare hatası

Veri kümesinin eğitim kümesine fazla uygun olup olmadığı

Modelin ne tür hatalar yaptığını

Modellerimizi doğrudan eğitmek için neden "Gerçek Pozitifler" veya "Doğruluk" gibi ölçüler kullanmıyoruz?

Bunların bazı eğitim rejimleri için kullanılmasını engelleyen matematiksel engeller vardır

Küçük model geliştirmeleri genellikle bu ölçümleri etkilemez

Yukarıdakilerin tümü

Çalışmanızı denetlemeden önce tüm soruları yanıtlamalısınız.