Bagaimana mengurangi negatif palsu dalam pembelajaran mesin

Untuk meminimalkan jumlah false negative (FN) atau False Positif (FP) kita juga dapat melatih kembali model pada data yang sama dengan nilai output yang sedikit berbeda lebih spesifik untuk hasil sebelumnya. Metode ini melibatkan pengambilan model dan melatihnya pada dataset sampai secara optimal mencapai minimum global.

1. Bagaimana negatif palsu dapat dikurangi?
2. Bagaimana Anda mengurangi positif palsu dan negatif palsu?
3. Mengingat meminimalkan negatif palsu?

Bagaimana negatif palsu dapat dikurangi?

Metode saat ini yang tersedia untuk meminimalkan kasus-kasus seperti negatif palsu termasuk perubahan berat badan, melakukan augnasi data untuk membuat dataset yang bias, dan mengubah garis batas keputusan [2].

Bagaimana Anda mengurangi positif palsu dan negatif palsu?

Cara paling efektif untuk mengurangi positif palsu dan negatif Anda adalah menggunakan metode berkualitas tinggi. Ini sangat penting dalam kromatografi, meskipun pekerjaan pengembangan metode diperlukan dalam teknik analitik lainnya.

Mengingat meminimalkan negatif palsu?

Ingat pergi rute lain. Alih -alih melihat jumlah positif palsu yang diprediksi model, Recall melihat jumlah negatif palsu yang dilemparkan ke dalam campuran prediksi. Tingkat penarikan dihukum setiap kali negatif palsu diprediksi.