F1 स्कोर क्या है?
F1 स्कोर कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला मीट्रिक है, विशेष रूप से मशीन लर्निंग के संदर्भ में। यह एक मॉडल की सटीकता का माप है जो सटीकता और रिकॉल दोनों को ध्यान में रखता है। F1 स्कोर उन स्थितियों में विशेष रूप से उपयोगी होता है जहां कक्षाओं के वितरण में असंतुलन होता है
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डेटासेट को प्रशिक्षण और परीक्षण सेट में विभाजित करने से पहले उसमें फेरबदल करने का उद्देश्य क्या है?
डेटासेट को प्रशिक्षण और परीक्षण सेट में विभाजित करने से पहले फेरबदल करना मशीन लर्निंग के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण उद्देश्य प्रदान करता है, खासकर जब किसी के अपने K निकटतम पड़ोसियों एल्गोरिदम को लागू करना। यह प्रक्रिया सुनिश्चित करती है कि डेटा यादृच्छिक है, जो निष्पक्ष और विश्वसनीय मॉडल प्रदर्शन मूल्यांकन प्राप्त करने के लिए आवश्यक है। फेरबदल का प्राथमिक कारण
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, पायथन के साथ EITC/AI/MLP मशीन लर्निंग, प्रोग्रामिंग मशीन लर्निंग, अपने K निकटतम पड़ोसियों एल्गोरिथ्म को लागू करना, परीक्षा समीक्षा
मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन को मापने में मूल्यांकन डेटा की क्या भूमिका है?
मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन को मापने में मूल्यांकन डेटा महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। यह इस बारे में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करता है कि मॉडल कितना अच्छा प्रदर्शन कर रहा है और दी गई समस्या को हल करने में इसकी प्रभावशीलता का आकलन करने में मदद करता है। Google क्लाउड मशीन लर्निंग और मशीन लर्निंग के लिए Google टूल के संदर्भ में, मूल्यांकन डेटा कार्य करता है