Съдържание:

Настройването на модела помага ли за повишаване на точността?
Настройването на модела помага ли за повишаване на точността?

Видео: Настройването на модела помага ли за повишаване на точността?

Видео: Настройването на модела помага ли за повишаване на точността?
Видео: ИНСТРУМЕНТЫ ТОРГОВЛИ: 10 классных деревообрабатывающих инструментов, которые нужно увидеть 2024, Ноември
Anonim

Настройката на модела помага за увеличаване точността_.

Целта на параметъра настройка е да се намери оптималната стойност за всеки параметър подобряване на точността от модел . За да настроите тези параметри, трябва да имате добро разбиране на тези значения и тяхното индивидуално въздействие върху модел.

Освен това, как моделите могат да подобрят точността?

Сега ще проверим доказания начин за подобряване на точността на модела:

  1. Добавете още данни. Наличието на повече данни винаги е добра идея.
  2. Третирайте липсващите и извънредните стойности.
  3. Инженеринг на функциите.
  4. Избор на функция.
  5. Множество алгоритми.
  6. Настройка на алгоритъм.
  7. Ансамбъл методи.

Човек може също да попита как можем да подобрим модела на произволна гора? Има три общи подхода за подобряване на съществуващ модел на машинно обучение:

  1. Използвайте повече (висококачествени) данни и инженеринг на функции.
  2. Настройте хиперпараметрите на алгоритъма.
  3. Опитайте различни алгоритми.

Имайки предвид това, 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.

Как мога да бъда по-добър модел?

  1. Добавете още данни!
  2. Добавете още функции!
  3. Направете избор на функция.
  4. Използвайте Регулиране.
  5. Bagging е съкращение от Bootstrap Aggregation.
  6. Повишаването е малко по-сложна концепция и разчита на обучение на няколко модела последователно, всеки се опитва да се поучи от грешките на моделите, които го предхождат.

Препоръчано: