本文由AI智能模型生成，在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，訓(xùn)練NLP文本生成模型，根據(jù)標(biāo)題生成內(nèi)容，適配到模板。內(nèi)容僅供參考，不對其準(zhǔn)確性、真實性等作任何形式的保證，如果有任何問題或意見，請聯(lián)系contentedit@huawei.com或點擊右側(cè)用戶幫助進行反饋。我們原則上將于收到您的反饋后的5個工作日內(nèi)做出答復(fù)或反饋處理結(jié)果。
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AI智能猜您想看：深度學(xué)習(xí)測試集個數(shù)對準(zhǔn)確率的影響，進行預(yù)測，反饋運行效果。準(zhǔn)確率：準(zhǔn)確率=正樣本數(shù)/列數(shù)*樣本數(shù)*4。正確率：實際使用的樣本數(shù)和實際 數(shù)據(jù)集 中數(shù)據(jù)占比。得出標(biāo)識越多，樣本整體的識別速度越快，會影響用戶的正確率。關(guān)聯(lián)度閾值：用戶可以根據(jù)實際情況設(shè)置，調(diào)節(jié)聚類的相似程度。誤檢分析率=與標(biāo)簽列的相似程度，值越大，識別準(zhǔn)確率越高。
若不是您在找的內(nèi)容，您可以點擊此處查看更多AI智能猜您想看：聚類偏差：根據(jù)信息相似，聚類偏亮，比如偏暗、擬合、噪點數(shù)特征，等。特征分布趨勢=相似度Saturation圖片中的標(biāo)簽或標(biāo)簽的數(shù)目，特征分布豐富程度越大，篩選出標(biāo)簽特征。LinearRatio框選重要程度，該指標(biāo)在模型訓(xùn)練過程中使用的統(tǒng)計，興趣標(biāo)簽值越小，準(zhǔn)確。特征分布標(biāo)準(zhǔn)差：對模型進行分類統(tǒng)計。點擊圖片下方的叉度值，即特征框內(nèi)選擇特征參數(shù)的樣本預(yù)處理算法，避免出現(xiàn)過大的問題。特征分布列繪制完成后，放在特征工程中，可供參考兩個指標(biāo)。
若不是您在找的內(nèi)容，您可以點擊此處查看更多AI智能猜您想看：單擊界面右上角的圖標(biāo)，選擇“數(shù)據(jù)處理>數(shù)據(jù)集>創(chuàng)建數(shù)據(jù)集”，界面新增“創(chuàng)建數(shù)據(jù)集”內(nèi)容。正則表達(dá)式列篩選方式為“正則匹配”時展示，請根據(jù)實際情況輸入正則表達(dá)式，系統(tǒng)自動篩選符合正則篩選規(guī)則的所有特征列。新列名經(jīng)過去噪后產(chǎn)生的新數(shù)據(jù)的列名。如果不設(shè)置，則直接在原有特征列上進行去噪處理。時間列待去噪時序數(shù)據(jù)的時間列。其他參數(shù)配置該參數(shù)用于在去噪時指定frac值。
若不是您在找的內(nèi)容，您可以點擊此處查看更多【版權(quán)聲明】華為云AI智能寫作文章所提供的材料和信息，包括但不限于文本、圖片、數(shù)據(jù)、觀點、建議、網(wǎng)頁或鏈接，雖然華為云力圖在智能文章里提供準(zhǔn)確的材料和信息，但由于AI寫作的局限性，華為云并不保證這些材料和內(nèi)容的準(zhǔn)確、完整、充分和可靠性，并且明確聲明不對這些材料和內(nèi)容的錯誤或遺漏承擔(dān)責(zé)任，也不對這些材料和內(nèi)容作出任何明示或默示的、包括但不限于有關(guān)所有權(quán)擔(dān)保、沒有侵犯第三方權(quán)利、質(zhì)量和沒有計算機病毒的保證。
