Howtosignalprocessing
- Jak można zmniejszyć fałszywe negatywy?
- Jak zmniejszyć fałszywe negatywy w Pythonie regresji logistycznej?
- Jak zmniejszyć fałszywe pozytywy i negatywy?
Jak można zmniejszyć fałszywe negatywy?
Obecne metody, które są dostępne w celu zminimalizowania przypadków, takich jak fałszywe negatywy, obejmują zmianę masy ciała, wykonanie danych w celu utworzenia stronniczego zestawu danych i zmiana linii granicznej decyzyjnej [2].
Jak zmniejszyć fałszywe negatywy w Pythonie regresji logistycznej?
Aby zminimalizować liczbę fałszywych negatywów (FN) lub fałszywie dodatnich (FP), możemy również przekazać model tych samych danych z nieco różnymi wartościami wyjściowymi bardziej specyficznymi dla jego poprzednich wyników. Ta metoda polega na przyjęciu modelu i szkoleniu go na zestawie danych, dopóki optymalnie osiągnie globalne minimum.
Jak zmniejszyć fałszywe pozytywy i negatywy?
Aby zmniejszyć fałszywe pozytywy i fałszywe negatywy, zachowaj ostrożność, łącząc dopasowywanie algorytmów i konfigurowanie ich na podstawie języka, scenariuszy i zasad firmy. Powinieneś użyć różnych algorytmów pasujących, które uwzględniają różne przypadki.
