<prompt> Je, ni mbinu gani zinazotumiwa kupunguza manufaa ya uwongo katika miundo ya kujifunza kwa mashine?  <response>: Kuna mbinu kadhaa ambazo zinaweza kutumika kupunguza chanya za uwongo katika miundo ya kujifunza kwa mashine. Baadhi ya mbinu za kawaida ni pamoja na: 1. Kuboresha data ya mafunzo: Kuhakikisha kwamba data ya mafunzo inawakilisha idadi ya watu kwa usahihi kunaweza kusaidia kupunguza chanya zisizo za kweli. Hii inaweza kuhusisha kuongeza data zaidi au kusawazisha mkusanyiko wa data. 2. Kurekebisha muundo: Kurekebisha vigezo na mipangilio ya muundo inaweza kusaidia kupunguza chanya za uwongo. Kwa mfano, kuweka kiwango cha juu cha uainishaji kunaweza kusaidia kupunguza idadi ya chanya za uwongo. 3. Kwa kutumia miundo changamano zaidi: Miundo changamano zaidi, kama vile mbinu za kuunganisha au mitandao ya neva, wakati mwingine inaweza kuboresha usahihi wa ubashiri na kupunguza chanya za uwongo. 4. Urekebishaji: Kuongeza adhabu kwa utendaji wa hasara ili kukatisha utumiaji wa kupita kiasi kunaweza kusaidia kupunguza chanya zisizo za kweli kwa kuzuia muundo kuwa nyeti sana kwa kelele katika data ya mafunzo. 5. Uthibitishaji mtambuka: Kutumia uthibitishaji mtambuka kutathmini modeli kunaweza kusaidia kutambua masuala yoyote ya kufifisha kupita kiasi, ambayo yanaweza kuwa yanachangia kwenye matokeo chanya. 6. Uchaguzi wa vipengele: Kupunguza idadi ya vipengele vya ingizo kunaweza kusaidia kupunguza chanya za uwongo kwa kuondoa taarifa zisizo na umuhimu au zisizo muhimu. Mbinu hizi zote zinaweza kusaidia kuboresha usahihi wa muundo wa kujifunza kwa mashine na kupunguza idadi ya chanya za uwongo. 