Šta je rezultat u F1?
F1 rezultat je široko korištena metrika u području umjetne inteligencije, posebno u kontekstu mašinskog učenja. To je mjera tačnosti modela koja uzima u obzir i preciznost i prisjećanje. F1 rezultat je posebno koristan u situacijama kada postoji neravnoteža u distribuciji klasa
Koja je svrha miješanja skupa podataka prije nego što se podijeli na skupove za obuku i testove?
Mešanje skupa podataka pre nego što se podeli na skupove za obuku i testove služi ključnoj svrsi u oblasti mašinskog učenja, posebno kada se primenjuje sopstveni algoritam K najbližih suseda. Ovaj proces osigurava da su podaci randomizirani, što je bitno za postizanje nepristrasne i pouzdane procjene performansi modela. Primarni razlog za miješanje
Koja je uloga evaluacijskih podataka u mjerenju performansi modela mašinskog učenja?
Podaci o evaluaciji igraju ključnu ulogu u mjerenju performansi modela mašinskog učenja. On pruža vrijedan uvid u to koliko dobro model radi i pomaže u procjeni njegove efikasnosti u rješavanju datog problema. U kontekstu Google Cloud Machine Learning i Google alata za Machine Learning, podaci o evaluaciji služe kao