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Questions and Answers
Was sind True Positives in einer Verwirrungsmatrix?
Was sind True Positives in einer Verwirrungsmatrix?
- Fälle, in denen das Modell korrekt vorhergesagt hat, dass eine Instanz zur positiven Klasse gehört, und diese Vorhersage ist tatsächlich korrekt. (correct)
- Fälle, in denen das Modell fälschlicherweise vorhergesagt hat, dass eine Instanz zur negativen Klasse gehört, obwohl sie tatsächlich zur positiven Klasse gehört.
- Fälle, in denen das Modell korrekt vorhergesagt hat, dass eine Instanz zur negativen Klasse gehört, und diese Vorhersage ist tatsächlich korrekt.
- Fälle, in denen das Modell fälschlicherweise vorhergesagt hat, dass eine Instanz zur positiven Klasse gehört, obwohl sie tatsächlich zur negativen Klasse gehört.
Was sind True Negatives in einer Verwirrungsmatrix?
Was sind True Negatives in einer Verwirrungsmatrix?
- Fälle, in denen das Modell fälschlicherweise vorhergesagt hat, dass eine Instanz zur positiven Klasse gehört, obwohl sie tatsächlich zur negativen Klasse gehört.
- Fälle, in denen das Modell korrekt vorhergesagt hat, dass eine Instanz zur negativen Klasse gehört, und diese Vorhersage ist tatsächlich korrekt. (correct)
- Fälle, in denen das Modell fälschlicherweise vorhergesagt hat, dass eine Instanz zur negativen Klasse gehört, obwohl sie tatsächlich zur positiven Klasse gehört.
- Fälle, in denen das Modell korrekt vorhergesagt hat, dass eine Instanz zur positiven Klasse gehört, und diese Vorhersage ist tatsächlich korrekt.
Was sind False Positives in einer Verwirrungsmatrix?
Was sind False Positives in einer Verwirrungsmatrix?
- Fälle, in denen das Modell korrekt vorhergesagt hat, dass eine Instanz zur positiven Klasse gehört, und diese Vorhersage ist tatsächlich korrekt.
- Fälle, in denen das Modell fälschlicherweise vorhergesagt hat, dass eine Instanz zur positiven Klasse gehört, obwohl sie tatsächlich zur negativen Klasse gehört. (correct)
- Fälle, in denen das Modell korrekt vorhergesagt hat, dass eine Instanz zur negativen Klasse gehört, und diese Vorhersage ist tatsächlich korrekt.
- Fälle, in denen das Modell fälschlicherweise vorhergesagt hat, dass eine Instanz zur negativen Klasse gehört, obwohl sie tatsächlich zur positiven Klasse gehört.
Was sind False Negatives in einer Verwirrungsmatrix?
Was sind False Negatives in einer Verwirrungsmatrix?
Was visualisiert und quantifiziert die Verwirrungsmatrix?
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Was ist der Hauptunterschied zwischen Falsch Positiven und Falsch Negativen?
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Welche Aussage beschreibt k-Nearest Neighbor (kNN) am besten?
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Wie wird die Vorhersage bei k-Nearest Neighbor (kNN) gemacht?
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Was bedeutet es, dass k-Nearest Neighbor (kNN) ein Beispiel für 'faules Lernen' ist?
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Warum kann k-Nearest Neighbor (kNN) hohe Berechnungsanforderungen haben?
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Was ist der Unterschied zwischen 1-Nearest Neighbor (1-NN) und k-Nearest Neighbor (k-NN)?
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Was sind Vorteile von k-Nearest Neighbor (kNN)?
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Was sind Nachteile von k-Nearest Neighbor (kNN)?
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