Шта је резултат Ф1?
Ф1 резултат је широко коришћена метрика у области вештачке интелигенције, посебно у контексту машинског учења. То је мера тачности модела која узима у обзир и прецизност и памћење. Ф1 резултат је посебно користан у ситуацијама када постоји неравнотежа у дистрибуцији класа
Која је сврха мешања скупа података пре него што се подели на скупове за обуку и тестове?
Мешање скупа података пре него што се подели на скупове за обуку и тестове служи кључној сврси у области машинског учења, посебно када се примењује сопствени алгоритам К најближих суседа. Овај процес осигурава да су подаци рандомизирани, што је од суштинског значаја за постизање непристрасне и поуздане евалуације перформанси модела. Примарни разлог за мешање
Која је улога евалуационих података у мерењу перформанси модела машинског учења?
Подаци о евалуацији играју кључну улогу у мерењу перформанси модела машинског учења. Он пружа вредан увид у то колико добро модел ради и помаже у процени његове ефикасности у решавању датог проблема. У контексту Гоогле Цлоуд машинског учења и Гоогле алата за машинско учење, подаци о евалуацији служе као