Какви са параметрите за настройка?

2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последно модифициран: 2023-12-15 23:43

А параметър за настройка (λ), понякога наричан дузпа параметър , контролира силата на наказателния член при регресия на гребена и регресия на ласо. Това е основно количеството свиване, при което стойностите на данните се свиват към централна точка, като средната стойност.

Впоследствие може да се попита и какво е настройка на модела?

Тунинг е процесът на максимизиране на a на модела производителност без прекомерно монтиране или създаване на твърде голяма дисперсия. Хиперпараметрите могат да се разглеждат като „циферблати“или „копчета“на машинно обучение модел . Изборът на подходящ набор от хиперпараметри е от решаващо значение за модел точност, но може да бъде изчислително предизвикателство.

Освен това, каква е разликата между параметър и хиперпараметър? по принцип, параметри са тези, които „моделът” използва, за да прави прогнози и т.н. Например коефициентите на тежест в модел на линейна регресия. Хиперпараметри са тези, които помагат в учебния процес. Например брой клъстери в K-средни, коефициент на свиване в Ридж регресия.

В тази връзка какви са параметрите на модела?

А параметър на модела е конфигурационна променлива, която е вътрешна за модел и чиято стойност може да бъде оценена от данни. Те се изискват от модел когато правите прогнози. Тези ценности определят умението на модел по твоя проблем. Те се оценяват или научават от данни.

Какво е оптимизация на параметрите?

Параметри за оптимизация . Ан оптимизационен параметър (или променлива за решение, по отношение на оптимизация ) е модел параметър да бъде оптимизиран . Например, броят на медицинските сестри, които да наемат по време на сутрешната смяна в спешното отделение, може да бъде един оптимизационен параметър в макет на болница.