Howtosignalprocessing
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 można zmniejszyć fałszywe negatywy?
- Jak zmniejszyć fałszywe pozytywy i fałszywie negatywne?
- Czy przywołuje minimalizuje fałszywe 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 pozytywy i fałszywie negatywne?
Najskuteczniejszym sposobem ograniczenia zarówno fałszywych pozytywów, jak i negatywów jest stosowanie metody wysokiej jakości. Jest to szczególnie ważne w chromatografii, chociaż prace rozwojowe metody są konieczne w innych technikach analitycznych.
Czy przywołuje minimalizuje fałszywe negatywy?
Przypomnienie idzie kolejna trasa. Zamiast patrzeć na liczbę fałszywych pozytywów przewidywanych przez model, przypomnij sobie, jak liczba fałszywych negatywów, które zostały wrzucone do mieszanki prognozowania. Wskaźnik wycofania jest karany za każdym razem, gdy przewiduje się fałszywie ujemny.
