Qu'est-ce qu'un ensemble de données de test ?
Un ensemble de données de test, dans le contexte de l'apprentissage automatique, est un sous-ensemble de données utilisé pour évaluer les performances d'un modèle d'apprentissage automatique entraîné. Il est distinct de l'ensemble de données d'entraînement, qui est utilisé pour entraîner le modèle. Le but de l'ensemble de données de test est d'évaluer dans quelle mesure
Comment comparer les groupes identifiés par l'algorithme k-means avec la colonne « survécu » ?
Pour comparer les groupes identifiés par l'algorithme k-means avec la colonne « survécu » dans l'ensemble de données Titanic, nous devons évaluer la correspondance entre les résultats du regroupement et l'état de survie réel des passagers. Cela peut être fait en calculant diverses mesures de performance, telles que l'exactitude, la précision, le rappel et le score F1. Ces mesures fournissent des informations
Quelles informations sont enregistrées pour chaque requête adressée à l'API dans le didacticiel de démarrage rapide de Cloud Endpoints ?
Dans le didacticiel de démarrage rapide de Cloud Endpoints, plusieurs informations sont enregistrées pour chaque requête adressée à l'API. Ces journaux fournissent des informations précieuses sur l'utilisation et les performances de l'API, permettant aux développeurs de surveiller et de dépanner efficacement leurs applications. Explorons en détail les informations enregistrées pour chaque demande. 1. Demande
Quel est le rôle des données d’évaluation dans la mesure des performances d’un modèle d’apprentissage automatique ?
Les données d'évaluation jouent un rôle crucial dans la mesure des performances d'un modèle d'apprentissage automatique. Il fournit des informations précieuses sur les performances du modèle et aide à évaluer son efficacité dans la résolution du problème donné. Dans le contexte de Google Cloud Machine Learning et des outils Google pour Machine Learning, les données d'évaluation servent de