Sisukord:

Kas mudeli häälestamine aitab täpsust tõsta?
Kas mudeli häälestamine aitab täpsust tõsta?

Video: Kas mudeli häälestamine aitab täpsust tõsta?

Video: Kas mudeli häälestamine aitab täpsust tõsta?
Video: Uskumatud rasketehnika masinad, mis on teisel tasemel 2024, November
Anonim

Mudeli häälestamine aitab suurendada täpsus_.

Parameetri eesmärk häälestamine on leida iga parameetri jaoks optimaalne väärtus parandada täpsust selle mudel . Nende parameetrite häälestamiseks peate nende tähendustest ja nende individuaalsest mõjust hästi aru saama mudel.

Pealegi, kuidas saavad mudelid täpsust parandada?

Nüüd uurime tõestatud viisi mudeli täpsuse parandamiseks:

  1. Lisage rohkem andmeid. Rohkem andmeid on alati hea mõte.
  2. Käsitlege puuduvaid ja kõrvalekalduvaid väärtusi.
  3. Funktsioonitehnika.
  4. Funktsioonide valik.
  5. Mitu algoritmi.
  6. Algoritmi häälestamine.
  7. Ansambli meetodid.

Samuti võib küsida, kuidas saaksime Random Foresti mudelit täiustada? Olemasoleva masinõppemudeli täiustamiseks on kolm üldist lähenemisviisi.

  1. Kasutage rohkem (kvaliteetseid) andmeid ja funktsioonide kavandamist.
  2. Häälestage algoritmi hüperparameetrid.
  3. Proovige erinevaid algoritme.

Mis on seda arvestades mudeli häälestamine?

Häälestamine on a maksimeerimise protsess mudeli oma jõudlust ilma ülepaigutamise või liiga suure dispersiooni tekitamiseta. Hüperparameetreid võib pidada masinõppe "nuppudeks" või "nuppudeks". mudel . Sobiva hüperparameetrite komplekti valimine on ülioluline mudel täpsus, kuid see võib olla arvutuslikult keeruline.

Kuidas ma saan olla parem modell?

  1. Lisage rohkem andmeid!
  2. Lisage rohkem funktsioone!
  3. Tehke funktsioonide valik.
  4. Kasutage Regulariseerimist.
  5. Bagging on lühend sõnadest Bootstrap Aggregation.
  6. Boostimine on veidi keerulisem kontseptsioon ja tugineb mitme mudeli järjestikusele treenimisele, millest igaüks püüab õppida sellele eelnevate mudelite vigadest.

Soovitan: