Përmbajtje:

A ndihmon akordimi i modelit për të rritur saktësinë?
A ndihmon akordimi i modelit për të rritur saktësinë?

Video: A ndihmon akordimi i modelit për të rritur saktësinë?

Video: A ndihmon akordimi i modelit për të rritur saktësinë?
Video: PXN V10 vs V9: Entry-level steering wheel SHOWDOWN 2024, Nëntor
Anonim

Akordimi i modelit ndihmon në rritjen saktësinë_.

Objektivi i parametrit akordim është gjetja e vlerës optimale për çdo parametër të përmirësojnë saktësinë të model . Për të rregulluar këto parametra, duhet të keni një kuptim të mirë të këtyre kuptimeve dhe ndikimit të tyre individual model.

Përveç kësaj, si mund të përmirësojnë saktësinë modelet?

Tani do të shqyrtojmë mënyrën e provuar për të përmirësuar saktësinë e një modeli:

  1. Shto më shumë të dhëna. Të kesh më shumë të dhëna është gjithmonë një ide e mirë.
  2. Trajtoni vlerat e munguara dhe ato të jashtme.
  3. Inxhinieri e Veçorisë.
  4. Zgjedhja e veçorive.
  5. Algoritme të shumta.
  6. Akordimi i algoritmit.
  7. Metodat e ansamblit.

Dikush mund të pyesë gjithashtu, si mund ta përmirësojmë modelin Random Forest? Ekzistojnë tre qasje të përgjithshme për përmirësimin e një modeli ekzistues të mësimit të makinerive:

  1. Përdorni më shumë të dhëna (me cilësi të lartë) dhe inxhinieri të veçorive.
  2. Rregulloni hiperparametrat e algoritmit.
  3. Provoni algoritme të ndryshme.

Duke marrë parasysh këtë, çfarë është akordimi i modelit?

Akordim është procesi i maksimizimit të a e modeles performancë pa mbivendosje ose pa krijuar një variancë shumë të lartë. Hiperparametrat mund të mendohen si "format" ose "pullat" e një mësimi makinerie model . Zgjedhja e një grupi të përshtatshëm hiperparametrash është thelbësore për model saktësi, por mund të jetë sfiduese llogaritëse.

Si mund të jem një model më i mirë?

  1. Shto më shumë të dhëna!
  2. Shto më shumë veçori!
  3. Bëni zgjedhjen e veçorive.
  4. Përdorni rregullimin.
  5. Bagging është shkurtim për Bootstrap Aggregation.
  6. Rritja është një koncept pak më i komplikuar dhe mbështetet në trajnimin e disa modeleve me radhë, secili duke u përpjekur të mësojë nga gabimet e modeleve që i paraprijnë.

Recommended: