100% de précision pendant la validation

La précision de la validation peut-elle être de 100 % ?

La réponse est « NON ». Une précision élevée mesurée sur l’ensemble d’apprentissage est le résultat d’un surajustement. Alors, que signifie cet overfitting ? Le surajustement se produit lorsque notre modèle d’apprentissage automatique essaie de couvrir tous les points de données ou plus que les points de données requis présents dans l’ensemble de données donné.

Pourquoi la précision de mon test est-elle de 100 ?

Le fait que vous ayez une précision de 100% pour l’entraînement et le test signifie probablement que votre modèle est massivement surajusté en raison de votre quantité de données. Mais en général, vous devez éviter l’overfitting et le underfitting, car les deux nuisent aux performances des algorithmes d’apprentissage automatique.

La précision peut-elle être supérieure à 100 % ?

Une précision de 1 n’est pas égale à une précision de 1%. Par conséquent, une précision de 100 ne peut pas représenter une précision de 100 %. Si vous n’avez pas une précision de 100 %, il est possible de rater votre coup. La stat de précision représente le degré du cône de tir.

Qu’est-ce qu’une précision de 100 ?

Une précision de 100 % est possible, oui, mais cela ne signifie pas que votre modèle est précis à 100 %. Cela signifie simplement que, sur la base des données d’apprentissage qui lui ont été fournies, le modèle est capable de prédire correctement toutes les valeurs de l’ensemble de test.

Un modèle peut-il donner une précision de 100 % ?

Un modèle statistique suffisamment complexe (qui a une capacité suffisante) peut s’adapter parfaitement à n’importe quel ensemble de données d’apprentissage et obtenir une précision de 100 % sur celui-ci. Mais en s’adaptant parfaitement à l’ensemble d’apprentissage, il aura des performances médiocres sur les nouvelles données qui n’ont pas été vues pendant l’apprentissage (overfitting).

Les mouvements avec une précision de 100% peuvent-ils manquer ?

Les mouvements avec 100% effectuent toujours un test de précision. Ceci est nécessaire car ces coups peuvent manquer si la précision de l’utilisateur est diminuée ou si l’évasion de la cible est augmentée.

Quelle est l’exactitude de l’overfitting ?

Cette méthode permet d’évaluer approximativement les performances de notre modèle sur de nouvelles données. Si notre modèle obtient de bien meilleurs résultats sur l’ensemble d’apprentissage que sur l’ensemble de test, il est probable que l’ajustement est excessif. Par exemple, ce serait un signal d’alarme important si notre modèle obtenait une précision de 99 % sur l’ensemble d’apprentissage mais seulement 55 % sur l’ensemble de test.

Quel pourcentage d’exactitude est bon ?

Il existe une règle générale lorsqu’il s’agit de comprendre les scores de précision : Plus de 90% – Très bon. Entre 70% et 90% – Bon. Entre 60% et 70% – OK.

Pourquoi la précision de mon test est-elle supérieure à celle de la validation ?

En général, la précision de la validation est supérieure à celle du test. Cela s’explique par le fait que les hyperparamètres du modèle auront été réglés spécifiquement pour l’ensemble de données de validation.

Quel niveau de précision est acceptable ?

Il existe une règle générale lorsqu’il s’agit de comprendre les scores de précision : Plus de 90% – Très bon. Entre 70% et 90% – Bon. Entre 60% et 70% – OK.

Quel doit être le pourcentage d’un ensemble de validation ?

Les ensembles de validation sont utilisés pour sélectionner et ajuster le modèle d’IA final. Les ensembles d’entraînement représentent la majorité des données totales, en moyenne 60 %. Lors des tests, les modèles sont adaptés aux paramètres dans un processus connu sous le nom d’ajustement des pondérations. L’ensemble de validation représente environ 20 % de l’ensemble des données utilisées.

La précision de la validation peut-elle être supérieure à celle du test ?

En général, la précision de la validation est supérieure à celle du test. Cela s’explique par le fait que les hyperparamètres du modèle auront été réglés spécifiquement pour l’ensemble de données de validation. Cependant, ce n’est pas toujours le cas.