Errore

La differenza tra output predetto e etichetta vera, indicando errori del modello.

In English: Error

L'errore guida l'apprendimento. Errore alto significa predizioni scarse. Il training mira a minimizzare l'errore. Correlato alla funzione di loss.

Esempi

  • Errore predizione: 0.5
  • Tasso errore classificazione
  • Mean squared error