Strojno učenje

Nomogram za klasifikacijo
- grafična predstavitev verjetnostnega klasifikatorja
- Pomaga pri razumevanju modela (pomembnost atributov)
- Z njim lahko tudi ročno napovedujemo(tako da premikamo sliderje)
- Možno je prikazati naslednje modele:
- - naivni bayesob klasifikator
- - logistične regresije
- - Cox survival model
Intervali zaupanja
- Recimo, da klasifikator pravilno napove 73% primerov v testni množici.
- Ampak koliko zaupamo tej oceni.
- Zato lahko uporabimo intervale zaupanja.
- Confidence interval:
k - kratno prečno preverjanje
Primer za 3 - kratno prečno preverjanje
- Algoritem za k - kratno prečno preverjanje:
- Podatko razdelimo v k enako velikih podmnožic.
- For i to k:
- množico i uporabi kot testno, ostalih k-1 množic uporabi za učenje
Izračunaj povprečno točnost
Naključno vzorčenje
- Podatke razdeli v dve podmnožici:
- Učna: 70%
- Testna: 30%
Model zgradi na učnih podatkih in ovrednoti na testnih.

Ponovi okoli 100 krat

Author

wolf

347333

Card Set

Strojno učenje

Description

fdgd

Updated

2019-06-06T10:07:52Z

Show Answers