Satura rādītājs:

Vai modeļa regulēšana palīdz palielināt precizitāti?
Vai modeļa regulēšana palīdz palielināt precizitāti?

Video: Vai modeļa regulēšana palīdz palielināt precizitāti?

Video: Vai modeļa regulēšana palīdz palielināt precizitāti?
Video: Improving accuracy using Hyper parameter tuning 2024, Novembris
Anonim

Modeļa tūnings palīdz palielināt precizitāte_.

Parametra mērķis skaņošana ir atrast katra parametra optimālo vērtību uzlabot precizitāti no modelis . Lai noregulētu šos parametrus, jums ir labi jāizprot šo nozīme un to individuālā ietekme uz modelis.

Turklāt, kā modeļi var uzlabot precizitāti?

Tagad mēs apskatīsim pārbaudīto veidu, kā uzlabot modeļa precizitāti:

  1. Pievienojiet vairāk datu. Vairāk datu vienmēr ir laba ideja.
  2. Apstrādājiet trūkstošās un ārējās vērtības.
  3. Funkciju inženierija.
  4. Funkciju izvēle.
  5. Vairāki algoritmi.
  6. Algoritmu regulēšana.
  7. Ansambļa metodes.

Var arī jautāt, kā mēs varam uzlabot Random Forest modeli? Pastāv trīs vispārīgas pieejas esošā mašīnmācīšanās modeļa uzlabošanai.

  1. Izmantojiet vairāk (augstas kvalitātes) datu un funkciju inženierijas.
  2. Noregulējiet algoritma hiperparametrus.
  3. Izmēģiniet dažādus algoritmus.

Ņemot to vērā, kas ir modeļa regulēšana?

Tuning ir process, lai palielinātu a modeļa veiktspēju bez pārmērīgas pielāgošanas vai pārāk lielas novirzes radīšanas. Hiperparametrus var uzskatīt par mašīnmācīšanās “cipariem” vai “pogām”. modelis . Ir ļoti svarīgi izvēlēties piemērotu hiperparametru kopu modelis precizitāte, taču tas var būt skaitļošanas ziņā sarežģīts.

Kā es varu būt labāks modelis?

  1. Pievienojiet vairāk datu!
  2. Pievienojiet citas funkcijas!
  3. Veiciet funkciju atlasi.
  4. Izmantojiet Regularizāciju.
  5. Bagging ir saīsinājums no Bootstrap Aggregation.
  6. Pastiprināšana ir nedaudz sarežģītāks jēdziens, un tas balstās uz vairāku modeļu apmācību secīgi, katrs cenšoties mācīties no pirms tam esošo modeļu kļūdām.

Ieteicams: