¿Cómo funciona una matriz de confusión?

La matriz de confusión es una herramienta muy útil para valorar cómo de bueno es un modelo clasificación basado en aprendizaje automático. En particular, sirve para mostrar de forma explícita cuándo una clase es confundida con otra, lo cual nos, permite trabajar de forma separada con distintos tipos de error.

¿Cómo se calcula el Accuracy?

Para evaluar este modelo que hemos creado, podríamos simplemente calcular su exactitud (“accuracy”), como la proporción entre las predicciones correctas que ha hecho el modelo y el total de predicciones. Esta exactitud sería equivalente a restar el ratio de error de la unidad: 1- ratio de error.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático se refiere al sistema que puede aprender activamente por sí mismo, en lugar de solo recibir información de forma pasiva y procesarla.

¿Cómo funcionan los algoritmos del aprendizaje automático?

Para ayudar a imitar este proceso, los algoritmos del aprendizaje automático utilizan redes neuronales. Al igual que el proceso de aprendizaje humano, el cómputo de las redes neuronales clasifica los datos (por ejemplo, un conjunto enorme de fotografías) según los elementos reconocidos dentro de la imagen.

¿Cuáles son los requisitos previos para el aprendizaje automático?

Según los requisitos previos, debemos comprender qué tipo de problemas estamos tratando de resolver. Aquí hay una lista de algunos problemas comunes en el aprendizaje automático: Clasificación. Este algoritmo predirá el tipo de datos a partir de ciertas matrices de datos. Por ejemplo, se puede responder con sí / no / no estoy seguro. Regresión.

¿Cuáles son los problemas comunes en el aprendizaje automático?

Aquí hay una lista de algunos problemas comunes en el aprendizaje automático: Clasificación. Este algoritmo predirá el tipo de datos a partir de ciertas matrices de datos. Por ejemplo, se puede responder con sí / no / no estoy seguro. Regresión. El algoritmo predirá algunos valores.