Genauigkeit bei der Validierung

Kann die Validierungsgenauigkeit 100 % betragen?

Die Antwort lautet „NEIN“. Eine hohe Genauigkeit, gemessen an der Trainingsmenge, ist das Ergebnis von Overfitting. Was bedeutet diese Überanpassung also? Eine Überanpassung liegt vor, wenn unser Modell für maschinelles Lernen versucht, alle Datenpunkte oder mehr als die erforderlichen Datenpunkte in dem gegebenen Datensatz abzudecken.

Warum ist die Genauigkeit meines Tests 100?

Dass Sie eine Trainings- und Testgenauigkeit von 100 % haben, bedeutet wahrscheinlich, dass Ihr Modell aufgrund der großen Datenmenge massiv überangepasst ist. Generell sollten Sie aber sowohl eine Überanpassung als auch eine Unteranpassung vermeiden, da beides die Leistung von Algorithmen für maschinelles Lernen beeinträchtigt.

Kann die Genauigkeit über 100 % liegen?

1 Genauigkeit ist nicht gleich 1% Genauigkeit. Daher kann 100 Genauigkeit nicht 100 % Genauigkeit bedeuten. Wenn man keine 100%ige Genauigkeit hat, kann man auch daneben schießen. Die Genauigkeit gibt den Grad des Feuerkegels an.

Was bedeutet 100-prozentige Genauigkeit?

Eine 100-prozentige Genauigkeit ist möglich, ja, aber das bedeutet nicht, dass Ihr Modell zu 100 % genau ist. Es bedeutet lediglich, dass das Modell auf der Grundlage der ihm zur Verfügung gestellten Trainingsdaten in der Lage ist, alle Werte im Testsatz korrekt vorherzusagen.

Kann ein Modell 100 %ige Genauigkeit bieten?

Ein statistisches Modell, das komplex genug ist (das über genügend Kapazität verfügt), kann sich perfekt an einen beliebigen Lerndatensatz anpassen und eine Genauigkeit von 100 % erreichen. Aber durch die perfekte Anpassung an den Trainingsdatensatz wird es bei neuen Daten, die während des Trainings nicht gesehen wurden, eine schlechte Leistung erzielen (Überanpassung).

Können Bewegungen mit 100%iger Genauigkeit daneben gehen?

Bei Bewegungen mit 100% wird immer noch eine Genauigkeitsprüfung durchgeführt. Dies ist notwendig, weil diese Bewegungen fehlschlagen können, wenn die Genauigkeit des Anwenders gesenkt oder die Ausweichfähigkeit des Ziels erhöht wird.

Wie genau ist die Anpassung?

Mit dieser Methode lässt sich ungefähr abschätzen, wie gut unser Modell bei neuen Daten abschneiden wird. Wenn unser Modell in der Trainingsmenge viel besser abschneidet als in der Testmenge, dann ist es wahrscheinlich zu gut angepasst. Es wäre zum Beispiel ein großes Warnsignal, wenn unser Modell eine Genauigkeit von 99 % in der Trainingsmenge, aber nur 55 % in der Testmenge erreicht.

Welcher Prozentsatz der Genauigkeit ist gut?

Es gibt eine allgemeine Regel, wenn es darum geht, Genauigkeitswerte zu verstehen: Über 90% – sehr gut. Zwischen 70% und 90% – Gut. Zwischen 60% und 70% – OK.

Warum ist meine Testgenauigkeit höher als die Validierungsgenauigkeit?

Im Allgemeinen ist die Validierungsgenauigkeit höher als die Testgenauigkeit. Dies liegt daran, dass die Hyperparameter des Modells speziell auf den Validierungsdatensatz abgestimmt wurden.

Wie viel Genauigkeit ist zulässig?

Es gibt eine allgemeine Regel, wenn es darum geht, Genauigkeitswerte zu verstehen: Über 90% – sehr gut. Zwischen 70% und 90% – Gut. Zwischen 60% und 70% – OK.

Wie viel Prozent sollte ein Validierungssatz betragen?

Validierungssets werden verwendet, um das endgültige KI-Modell auszuwählen und abzustimmen. Die Trainingssätze machen mit durchschnittlich 60 % den größten Teil der Gesamtdaten aus. Beim Testen werden die Modelle in einem Prozess, der als Anpassung der Gewichte bekannt ist, an die Parameter angepasst. Der Validierungssatz macht etwa 20 Prozent des Großteils der verwendeten Daten aus.

Kann die Validierungsgenauigkeit größer sein als die Testgenauigkeit?

Im Allgemeinen ist die Validierungsgenauigkeit höher als die Testgenauigkeit. Dies liegt daran, dass die Hyperparameter des Modells speziell auf den Validierungsdatensatz abgestimmt wurden. Dies ist jedoch nicht immer der Fall.