Mi az a tesztadatkészlet?
A tesztadatkészlet a gépi tanulással összefüggésben az adatok egy részhalmaza, amelyet egy betanított gépi tanulási modell teljesítményének értékelésére használnak. Ez különbözik a modell betanításához használt betanítási adatkészlettől. A tesztadatsor célja annak felmérése, hogy mennyire
Hogyan hasonlítsuk össze a k-means algoritmussal azonosított csoportokat a "túléltek" oszloppal?
Ahhoz, hogy a k-means algoritmussal azonosított csoportokat összehasonlíthassuk a Titanic adatkészlet "túlélt" oszlopával, ki kell értékelnünk a klaszterezési eredmények és az utasok tényleges túlélési állapota közötti megfelelést. Ez különféle teljesítménymutatók, például pontosság, precizitás, visszahívás és F1-pontszám kiszámításával tehető meg. Ezek a mutatók betekintést nyújtanak
Milyen információk kerülnek naplózásra az API-hoz intézett egyes kérésekhez a Cloud Endpoints gyorsindítási oktatóanyagában?
A Cloud Endpoints gyorsindítási oktatóanyagában több információ kerül naplózásra az API-hoz intézett egyes kérésekhez. Ezek a naplók értékes betekintést nyújtanak az API használatába és teljesítményébe, lehetővé téve a fejlesztők számára, hogy hatékonyan nyomon kövessék és elhárítsák alkalmazásaikat. Vizsgáljuk meg részletesen az egyes kérésekhez naplózott információkat. 1. Kérés
Mi a szerepe az értékelési adatoknak egy gépi tanulási modell teljesítményének mérésében?
Az értékelési adatok döntő szerepet játszanak a gépi tanulási modell teljesítményének mérésében. Értékes betekintést nyújt a modell teljesítményébe, és segít felmérni annak hatékonyságát az adott probléma megoldásában. A Google Cloud Machine Learning és a Google Machine Learning eszközei keretében az értékelési adatok szolgálnak