Kako naj model prilagodite podatkom?
Kako naj model prilagodite podatkom?

Video: Kako naj model prilagodite podatkom?

Video: Kako naj model prilagodite podatkom?
Video: Основные ошибки при возведении перегородок из газобетона #5 2024, November
Anonim

Pritrditev modela je postopek, ki poteka v treh korakih: Prvi ti potrebujete funkcijo, ki sprejme nabor parametrov in vrne predvideno podatkov set. Drugič ti potrebujete 'funkcijo napake', ki zagotavlja številko, ki predstavlja razliko med vašimi podatkov in modelov napoved za kateri koli dani niz model parametrov.

Skladno s tem, kakšna je primernost modela podatkom?

Dobrota od fit statističnega model opisuje, kako dobro ustreza nizu opazovanj. Ukrepi za dobroto fit običajno povzemajo neskladje med opazovanimi vrednostmi in vrednostmi, pričakovanimi pod model pod vprašajem.

Drugič, kaj pomenijo ustrezni podatki? Model prileganje je merilo, kako dobro se model strojnega učenja posploši na podobne podatkov tistemu, na katerem je bil usposobljen. Model, ki je no- nameščen daje natančnejše rezultate. Model, ki je overfitted se ujema z podatkov preblizu. Model, ki je premalo opremljena se ne ujema dovolj.

Kaj poleg tega pomeni, da ustreza modelu?

Prileganje a model pomeni da se vaš algoritem nauči razmerja med napovedniki in izidom, tako da lahko predvidite prihodnje vrednosti izida. Tako da najbolje prilegajo model ima poseben nabor parametrov, ki najbolje opredeljujejo problem.

Kako veste, ali je model pomemben?

Celoten F-test določa, ali je to razmerje statistično pomembno . Če vrednost P za celoten F-test je manjša od vaše pomembnost ravni, lahko sklepate, da je vrednost R-kvadrat bistveno drugačen od nič.

Priporočena: