मशीन लर्निंग मॉडल में झूठे सकारात्मक को कम करने के लिए कई तकनीकों का उपयोग किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, एक उच्च वर्गीकरण थ्रेसहोल्ड सेट करने से झूठे सकारात्मक की संख्या को कम करने में मदद मिल सकती है। अधिक जटिल मॉडल का उपयोग करना, जैसे कि समूह विधियों या तंत्रिका नेटवर्क, कभी-कभी भविष्यवाणियों की सटीकता में सुधार कर सकते हैं और झूठे सकारात्मक को कम कर सकते हैं। नियमितताः ओवरफिटिंग को निरुत्साहित करने के लिए ओवरफिटिंग को रोकना मॉडल को शोर के प्रति अतिसंवेदनशील होने से रोककर झूठे सकारात्मक को कम करने में मदद कर सकता है।
मशीन लर्निंग मॉडल में झूठे सकारात्मक को कम करने के लिए कौन सी तकनीकों का उपयोग किया जाता है?