Точность распознавания - это отношение объектов, правильно классифицированных в процессе обучения, к общему количеству объектов набора данных, которые принимали участие в обучении. Точность распознавания может оцениваться с помощью матрицы ошибок (confusion matrix), о которой мы рассказываем здесь на примере оценки эффективности прогнозирования спроса с помощью Machine Learning.
- Главная
- Курсы
- Аналитика и архитектура
- Data Flow / Потоковая обработка
- Эксплуатация Apache NIFI
- Apache AirFlow
- Потоковая обработка данных с помощью Apache Flink
- Администрирование Apache Kafka в Kubernetes
- Администрирование кластера Kafka
- Apache Kafka для инженеров данных
- Core Spark
- Анализ данных с Apache Spark
- Потоковая обработка в Apache Spark
- Data Build Tool для инженеров данных
- Администрирование кластера HBase
- MK-K8S: Модели и паттерны управления приложениями распределенной обработки данных на Kubernetes
- Databases / Базы данных
- Apache Kafka
- Data Science и Machine Learning
- Архивные курсы
- Блог
- Стоимость
- Регистрация
- О компании