Šta je skup testnih podataka?
Skup podataka za testiranje, u kontekstu mašinskog učenja, je podskup podataka koji se koristi za procenu performansi obučenog modela mašinskog učenja. Razlikuje se od skupa podataka za obuku, koji se koristi za obuku modela. Svrha skupa testnih podataka je procijeniti koliko dobro
Kako da uporedimo grupe identifikovane algoritmom k-srednje vrednosti sa kolonom "preživjeli"?
Da bismo uporedili grupe identifikovane algoritmom k-means sa kolonom "preživjeli" u skupu podataka Titanika, moramo procijeniti korespondenciju između rezultata grupiranja i stvarnog statusa preživljavanja putnika. To se može učiniti izračunavanjem različitih metrika performansi, kao što su tačnost, preciznost, opoziv i F1 rezultat. Ove metrike pružaju uvid
Koje informacije se bilježe za svaki zahtjev upućen API-ju u vodiču za brzi početak Cloud Endpoints?
U vodiču za brzi početak Cloud Endpoints, nekoliko informacija se evidentira za svaki zahtjev upućen API-ju. Ovi zapisi pružaju vrijedan uvid u upotrebu i performanse API-ja, omogućavajući programerima da efikasno nadgledaju i rješavaju probleme u svojim aplikacijama. Istražimo detaljno informacije koje se evidentiraju za svaki zahtjev. 1. Zahtjev
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