INHOUDSOPGAWE:

Help modelinstelling om die akkuraatheid te verhoog?
Help modelinstelling om die akkuraatheid te verhoog?

Video: Help modelinstelling om die akkuraatheid te verhoog?

Video: Help modelinstelling om die akkuraatheid te verhoog?
Video: John Vervaeke: Psychedelics, Evil, & Buddhism 2024, Mei
Anonim

Modelinstelling help om te verhoog die akkuraatheid _.

Die doel van parameter stemming is om die optimum waarde vir elke parameter te vind verbeter die akkuraatheid van die model . Om hierdie parameters in te stel, moet jy 'n goeie begrip hê van hierdie betekenis en hul individuele impak op model.

Boonop, hoe kan modelle akkuraatheid verbeter?

Nou sal ons kyk na die bewese manier om die akkuraatheid van 'n model te verbeter:

  1. Voeg meer data by. Om meer data te hê is altyd 'n goeie idee.
  2. Behandel ontbrekende en uitskieterwaardes.
  3. Funksie-ingenieurswese.
  4. Kenmerkeuse.
  5. Veelvuldige algoritmes.
  6. Algoritme-instelling.
  7. Ensemble metodes.

Mens kan ook vra, hoe kan ons Random Forest-model verbeter? Daar is drie algemene benaderings om 'n bestaande masjienleermodel te verbeter:

  1. Gebruik meer (hoë-gehalte) data en kenmerk-ingenieurswese.
  2. Verstel die hiperparameters van die algoritme.
  3. Probeer verskillende algoritmes.

As u dit in ag neem, wat is modelinstelling?

Stem is die proses van maksimering van a model s'n prestasie sonder om te oorpas of 'n te hoë variansie te skep. Hiperparameters kan beskou word as die "skakelaars" of "knoppies" van 'n masjienleer model . Die keuse van 'n gepaste stel hiperparameters is van kardinale belang vir model akkuraatheid, maar kan rekenkundig uitdagend wees.

Hoe kan ek 'n beter model wees?

  1. Voeg meer data by!
  2. Voeg meer kenmerke by!
  3. Doen kenmerkkeuse.
  4. Gebruik Regularisering.
  5. Bagging is kort vir Bootstrap Aggregation.
  6. Versterking is 'n effens meer ingewikkelde konsep en maak staat op die opleiding van verskeie modelle agtereenvolgens wat elkeen probeer leer uit die foute van die modelle wat dit voorafgaan.

Aanbeveel: