Out of the 100 test loan applicatio

Out of the 100 test loan application records, our model correctly predicted that 59 did not default and 14 did default, resulting in an accuracy of 73 percent and an error rate of 27 percent. This is somewhat worse than its performance on the training data, but not unexpected, given that a model's performance is often worse on unseen data. Also note that the model only correctly predicted 14 of the 33 actual loan defaults in the test data, or 42 percent. Unfortunately, this type of error is a potentially very costly mistake, as the bank loses money on each default. Let's see if we can improve the result with a bit more effort.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จาก 100 ทดสอบระเบียนโปรแกรมเงินกู้ รูปแบบของเราถูกต้องคาดการณ์ว่า ไม่มีการเริ่มต้น 59 และ 14 ได้ค่าเริ่ม ต้น มีความแม่นยำร้อยละ 73 และร้อยละ 27 มีอัตราข้อผิดพลาด นี่คือค่อนข้างแย่กว่าประสิทธิภาพการทำงาน บน ข้อมูลการฝึกอบรม แต่ไม่คาด คิดไม่ได้ ระบุว่ามักจะเป็นแบบจำลองประสิทธิภาพแย่ลงบนข้อมูล unseen โปรดสังเกตว่า แบบจำลองเท่านั้นถูกต้องคาดการณ์ 14 33 กู้จริงค่าเริ่มต้นในข้อมูลการทดสอบ หรือร้อยละ 42 อับ ชนิดของข้อผิดพลาดนี้เป็นค่าใช้จ่ายมากอาจผิด เป็นธนาคารสูญเสียเงินในการเริ่มต้นแต่ละ ลองมาดูถ้าเราสามารถปรับปรุงผลลัพธ์กับความพยายามน้อย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ออกจากการทดสอบ 100 บันทึกการสมัครขอสินเชื่อ, รูปแบบของเราอย่างถูกต้องคาดการณ์ว่า 59 ไม่ได้เริ่มต้นและ 14 ได้เริ่มต้นส่งผลให้ในความถูกต้องร้อยละ 73 และอัตราความผิดพลาดของร้อยละ 27 นี้จะค่อนข้างเลวร้ายยิ่งกว่าประสิทธิภาพการทำงานกับข้อมูลการฝึกอบรม แต่ไม่คาดคิดที่ระบุว่าผลการดำเนินงานรูปแบบที่มักจะแย่ลงกับข้อมูลที่มองไม่เห็น นอกจากนี้ยังทราบว่ารูปแบบเดียวที่ถูกทำนาย 14 จาก 33 เริ่มต้นเงินกู้ที่เกิดขึ้นจริงในข้อมูลการทดสอบหรือร้อยละ 42 แต่น่าเสียดายที่ประเภทของข้อผิดพลาดนี้เป็นข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นค่าใช้จ่ายสูงมากในขณะที่ธนาคารสูญเสียเงินในแต่ละเริ่มต้น ลองมาดูว่าเราสามารถปรับปรุงผลที่ได้มีความพยายามมากขึ้นอีกนิด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ออกจาก 100 ทดสอบโปรแกรมกู้ข้อมูลแบบของเราอย่างถูกต้องทำนายว่า 59 ไม่ได้เริ่มต้นและ 14 ทำเริ่มต้น ส่งผลให้ ความแม่นยำของ 73 เปอร์เซ็นต์ และมีอัตราความผิดพลาดของ 27 เปอร์เซ็นต์ นี้จะค่อนข้างรุนแรงกว่าประสิทธิภาพของข้อมูลที่สอน แต่ไม่ระบุว่าประสิทธิภาพของแบบจำลองมักจะแย่ลงในข้อมูลที่มองไม่เห็น นอกจากนี้ยังทราบว่าแบบจำลองคาดการณ์ได้อย่างถูกต้องเพียง 14 จาก 33 กู้ที่แท้จริงเริ่มต้นในข้อมูลการทดสอบ หรือ 42 เปอร์เซ็นต์ ขออภัยในข้อผิดพลาดชนิดนี้เป็นความผิดพลาดที่อาจเป็นบทเรียนราคาแพง ขณะที่ธนาคารสูญเสียเงินในแต่ละเริ่มต้น มาดูกันว่าเราสามารถปรับปรุงผลด้วยความพยายามเป็นบิตเพิ่มเติม