Howtosignalprocessing
Para minimizar el número de falsos negativos (FN) o falsos positivos (FP), también podemos volver a entrenar un modelo en los mismos datos con valores de salida ligeramente diferentes más específicos para sus resultados anteriores. Este método implica tomar un modelo y capacitarlo en un conjunto de datos hasta que alcance de manera óptima un mínimo global.
- ¿Cómo se pueden reducir los falsos negativos??
- ¿Cómo se reduce los falsos positivos y los falsos negativos??
- Recordar minimiza falsos negativos?
¿Cómo se pueden reducir los falsos negativos??
Los métodos actuales que están disponibles para minimizar casos como falsos negativos incluyen el cambio de peso, realizar la auxiliar de datos para crear un conjunto de datos sesgados y cambiar la línea de límite de decisión [2].
¿Cómo se reduce los falsos positivos y los falsos negativos??
La forma más efectiva de reducir sus falsos positivos y negativos es utilizar un método de alta calidad. Esto es particularmente importante en la cromatografía, aunque el trabajo de desarrollo de métodos es necesario en otras técnicas analíticas.
Recordar minimiza falsos negativos?
El retiro va otra ruta. En lugar de observar el número de falsos positivos que predijo el modelo, el retiro analiza el número de falsos negativos que fueron arrojados a la mezcla de predicción. La tasa de retiro se penaliza cada vez que se predice un falso negativo.
