Sinameki
New member
- Katılım
- 14 Ara 2020
- Mesajlar
- 101
- Puanları
- 1
Makine AArenmesi yanlAlAk nedir?
Makine AArenmesinde yanlAlAk, AArenme algoritmalarAnAn AArenme AAktAsAnAn doAruluk oranAnA dA14AA14ren bir Aeydir. YanlAlAk, yanlA algoritmalara maruz kalan verilerin kullanAlarak elde edilen AAktAnAn arzulanan AAktAdan farklA olmasAyla ortaya AAkar.
YanlAlAAAn KaynaklarA
Makine AArenmesindeki yanlAlAk, AeAitli kaynaklardan gelir. Birincisi, kullanAlan veri kA14mesinin yanlA olmasAdAr. Bu durum, Arnekleme hatasAndan kaynaklanAr ve veri kA14mesinin Azelliklerinden kaynaklanAr. Veri kA14mesi Arnekleme hatasA, algoritmanAn AAktAsAnAn doAruluk oranAnA dA14AA14ren bir durumdur. ArneAin, kullanAlan veri kA14mesi Aok kA14AA14k olabilir, bu da algoritmanAn genelleme yeteneAini kAsAtlayabilir.
Akincisi, kullanAlan algoritmanAn yetersizliAidir. BazA makine AArenme algoritmalarA, Azellikleri AArenmek iAin gerekli olan yeterli zamanA alamaz ve Azellikleri tam olarak AArenemez. Algoritma, istenen doAruluk oranAnA saAlayamayabilir.
AAA14ncA14sA14, kullanAlan algoritmanAn parametrelerinin yanlA olmasAdAr. AlgoritmanAn AAktAsAnA etkileyen parametreler, hatalA ayarlanabilir. Bu durum, AAktAnAn doAruluk oranAnA olumsuz yAnde etkileyebilir.
YanlAlAAAn Anlenmesi
Makine AArenmesindeki yanlAlAAA Anlemek iAin AeAitli yAntemler vardAr. Birincisi, veri kA14mesinin yeterli bA14yA14klA14kte olmasAdAr. Veri kA14mesi, algoritmalarAn yeterli Azellikleri AArenmesini saAlamak iAin yeterli miktarda veri iAermelidir. Akincisi, algoritmanAn yeterli olmasAdAr. Algoritma, Azellikleri AArenmek iAin yeterli zamanA almalA ve etkili bir Aekilde AArenmelidir. AAA14ncA14sA14, algoritmanAn parametrelerinin yeterli ayarlanmasAdAr. Parametreler, veri kA14mesinin Azelliklerine gAre ayarlanmalAdAr.
Makine AArenmesinde yanlAlAk, AArenme algoritmalarAnAn AAktAsAnAn doAruluk oranAnA dA14AA14ren bir durumdur.
Makine AArenmesinde yanlAlAk, AArenme algoritmalarAnAn AArenme AAktAsAnAn doAruluk oranAnA dA14AA14ren bir Aeydir. YanlAlAk, yanlA algoritmalara maruz kalan verilerin kullanAlarak elde edilen AAktAnAn arzulanan AAktAdan farklA olmasAyla ortaya AAkar.
YanlAlAAAn KaynaklarA
Makine AArenmesindeki yanlAlAk, AeAitli kaynaklardan gelir. Birincisi, kullanAlan veri kA14mesinin yanlA olmasAdAr. Bu durum, Arnekleme hatasAndan kaynaklanAr ve veri kA14mesinin Azelliklerinden kaynaklanAr. Veri kA14mesi Arnekleme hatasA, algoritmanAn AAktAsAnAn doAruluk oranAnA dA14AA14ren bir durumdur. ArneAin, kullanAlan veri kA14mesi Aok kA14AA14k olabilir, bu da algoritmanAn genelleme yeteneAini kAsAtlayabilir.
Akincisi, kullanAlan algoritmanAn yetersizliAidir. BazA makine AArenme algoritmalarA, Azellikleri AArenmek iAin gerekli olan yeterli zamanA alamaz ve Azellikleri tam olarak AArenemez. Algoritma, istenen doAruluk oranAnA saAlayamayabilir.
AAA14ncA14sA14, kullanAlan algoritmanAn parametrelerinin yanlA olmasAdAr. AlgoritmanAn AAktAsAnA etkileyen parametreler, hatalA ayarlanabilir. Bu durum, AAktAnAn doAruluk oranAnA olumsuz yAnde etkileyebilir.
YanlAlAAAn Anlenmesi
Makine AArenmesindeki yanlAlAAA Anlemek iAin AeAitli yAntemler vardAr. Birincisi, veri kA14mesinin yeterli bA14yA14klA14kte olmasAdAr. Veri kA14mesi, algoritmalarAn yeterli Azellikleri AArenmesini saAlamak iAin yeterli miktarda veri iAermelidir. Akincisi, algoritmanAn yeterli olmasAdAr. Algoritma, Azellikleri AArenmek iAin yeterli zamanA almalA ve etkili bir Aekilde AArenmelidir. AAA14ncA14sA14, algoritmanAn parametrelerinin yeterli ayarlanmasAdAr. Parametreler, veri kA14mesinin Azelliklerine gAre ayarlanmalAdAr.
Makine AArenmesinde yanlAlAk, AArenme algoritmalarAnAn AAktAsAnAn doAruluk oranAnA dA14AA14ren bir durumdur.