Quali tecniche vengono utilizzate per ridurre i falsi positivi nei modelli di apprendimento automatico?
Le tecniche utilizzate per ridurre i falsi positivi nei modelli di apprendimento automatico includono la pre-elaborazione dei dati, la selezione delle caratteristiche, l'ingegneria delle caratteristiche e le metriche di valutazione appropriate. La pre-elaborazione dei dati può essere utilizzata per rimuovere gli outlier che possono portare a una classificazione errata. La selezione delle caratteristiche può essere utilizzata per determinare quali caratteristiche sono più significative per la previsione e per rimuovere le caratteristiche che hanno una bassa correlazione con l'obiettivo. L'ingegneria delle caratteristiche implica la trasformazione delle caratteristiche esistenti per catturare meglio i modelli nei dati. Infine, le metriche di valutazione appropriate, come la precisione e il richiamo, dovrebbero essere utilizzate per misurare le prestazioni del modello.