Видео: Какво представлява отклонението на модела в машинното обучение?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последно модифициран: 2023-12-15 23:43
От Уикипедия, свободната енциклопедия. В прогнозната анализа и машинно обучение , концепцията дрейф означава, че статистическите свойства на целевата променлива, която модел се опитва да предвиди, промени с течение на времето по непредвидени начини. Това създава проблеми, тъй като прогнозите стават по-малко точни с течение на времето
Освен това, какво е дрейф на модела?
Модел Дрифт е втората стъпка от цикъла на Кун. Цикълът започва в нормалната наука, където една област има a модел на разбирането (неговата парадигма), което работи. В модел позволява на членовете на дадена област да решават проблеми от интерес.
Второ, какъв е отклонението в събирането на данни? Но едно нещо, което ви кара да се чувствате приковани към екрана си отклонение на данните . Дрейф на данни е сумата от данни промени – помислете за мобилни взаимодействия, сензорни регистрационни файлове и потоци от кликвания в мрежата – които започнаха живота си като добронамерени бизнес настройки или системни актуализации, както сътрудникът на CMSWire, Гириш Панча, обяснява по-подробно тук.
По същия начин се пита какво е откриване на дрейф?
Възникващ проблем в потоците от данни е откриване на концепцията дрейф . В тази работа ние дефинираме метод за откриване концепция дрейф , дори в случай на бавна постепенна промяна. Тя се основава на приблизителното разпределение на разстоянията между грешките в класификацията.
Какво представлява отклонението на концепцията в извличането на потоци от данни?
Дрейф на концепцията в машинното обучение и извличане на данни се отнася до промяната в отношенията между вход и изход данни в основния проблем с течение на времето. В други домейни тази промяна може да се нарече „ковариантно изместване“, „изместване на набор от данни“или „нестационарност“.
Препоръчано:
Какво представлява грешката в обобщението в машинното обучение?
В приложенията за контролирано обучение в машинното обучение и теорията на статистическото обучение грешката в обобщаването (известна още като грешка извън извадката) е мярка за това колко точно алгоритъмът е в състояние да предвиди стойности на резултатите за невиждани преди данни
Какво представлява машинното обучение с помощта на Python?
Въведение в машинното обучение с помощта на Python. Машинното обучение е вид изкуствен интелект (AI), който предоставя на компютрите способността да се учат, без да бъдат изрично програмирани. Машинното обучение се фокусира върху разработването на компютърни програми, които могат да се променят, когато са изложени на нови данни
Какво представлява машинното обучение в изкуствения интелект?
Машинното обучение (ML) е клон на науката, посветен на изучаването на алгоритми и статистически модели, които компютърните системи използват за изпълнение на конкретна задача, без да използват изрични инструкции, разчитайки вместо това на модели и изводи. То се разглежда като подмножество от изкуствен интелект
Какво представлява рамката в машинното обучение?
Какво представлява рамката за машинно обучение. Рамката за машинно обучение е интерфейс, библиотека или инструмент, който позволява на разработчиците по-лесно и бързо да изграждат модели за машинно обучение, без да навлизат в същността на основните алгоритми
Какво представлява проблемът с регресията в машинното обучение?
Проблемът с регресията е, когато изходната променлива е реална или непрекъсната стойност, като „заплата“или „тегло“. Могат да се използват много различни модели, най-простият е линейната регресия. Той се опитва да съпостави данните с най-добрата хипер-равнина, която минава през точките