Πίνακας περιεχομένων:

Βοηθά ο συντονισμός του μοντέλου στην αύξηση της ακρίβειας;
Βοηθά ο συντονισμός του μοντέλου στην αύξηση της ακρίβειας;

Βίντεο: Βοηθά ο συντονισμός του μοντέλου στην αύξηση της ακρίβειας;

Βίντεο: Βοηθά ο συντονισμός του μοντέλου στην αύξηση της ακρίβειας;
Βίντεο: Daniel Schmachtenberger: Will Technology Destroy Us? 2024, Νοέμβριος
Anonim

Ο συντονισμός μοντέλου βοηθά στην αύξηση η ακρίβεια_.

Ο στόχος της παραμέτρου κούρδισμα είναι να βρείτε τη βέλτιστη τιμή για κάθε παράμετρο βελτιώστε την ακρίβεια απο μοντέλο . Για να ρυθμίσετε αυτές τις παραμέτρους, πρέπει να έχετε μια καλή κατανόηση αυτών των σημασιών και του ατομικού τους αντίκτυπου μοντέλο.

Επιπλέον, πώς μπορούν τα μοντέλα να βελτιώσουν την ακρίβεια;

Τώρα θα δούμε τον αποδεδειγμένο τρόπο βελτίωσης της ακρίβειας ενός μοντέλου:

  1. Προσθέστε περισσότερα δεδομένα. Το να έχετε περισσότερα δεδομένα είναι πάντα μια καλή ιδέα.
  2. Αντιμετωπίστε τις τιμές που λείπουν και τις Outlier.
  3. Μηχανική Χαρακτηριστικών.
  4. Επιλογή χαρακτηριστικών.
  5. Πολλαπλοί αλγόριθμοι.
  6. Συντονισμός αλγορίθμου.
  7. Μέθοδοι συνόλου.

Μπορεί επίσης να ρωτήσει κανείς, πώς μπορούμε να βελτιώσουμε το μοντέλο Random Forest; Υπάρχουν τρεις γενικές προσεγγίσεις για τη βελτίωση ενός υπάρχοντος μοντέλου μηχανικής εκμάθησης:

  1. Χρησιμοποιήστε περισσότερα (υψηλής ποιότητας) δεδομένα και μηχανική λειτουργιών.
  2. Συντονίστε τις υπερπαραμέτρους του αλγορίθμου.
  3. Δοκιμάστε διαφορετικούς αλγόριθμους.

Λαμβάνοντας υπόψη αυτό, τι είναι ο συντονισμός μοντέλου;

Κούρδισμα είναι η διαδικασία μεγιστοποίησης του α του μοντέλου απόδοση χωρίς υπερβολική προσαρμογή ή δημιουργία πολύ μεγάλης διακύμανσης. Οι υπερπαράμετροι μπορούν να θεωρηθούν ως τα "καντράν" ή τα "πόμολα" μιας μηχανικής εκμάθησης μοντέλο . Η επιλογή ενός κατάλληλου συνόλου υπερπαραμέτρων είναι κρίσιμη για μοντέλο ακρίβεια, αλλά μπορεί να είναι υπολογιστικά προκλητική.

Πώς μπορώ να γίνω καλύτερο μοντέλο;

  1. Προσθέστε περισσότερα δεδομένα!
  2. Προσθέστε περισσότερες δυνατότητες!
  3. Κάντε την επιλογή χαρακτηριστικών.
  4. Χρησιμοποιήστε την τακτοποίηση.
  5. Το Bagging είναι σύντομο για το Bootstrap Aggregation.
  6. Το Boosting είναι μια ελαφρώς πιο περίπλοκη έννοια και βασίζεται στην εκπαίδευση πολλών μοντέλων διαδοχικά το καθένα προσπαθώντας να μάθει από τα λάθη των μοντέλων που προηγούνται.

Συνιστάται: