Innehållsförteckning:

Hjälper modellinställning till att öka noggrannheten?
Hjälper modellinställning till att öka noggrannheten?

Video: Hjälper modellinställning till att öka noggrannheten?

Video: Hjälper modellinställning till att öka noggrannheten?
Video: Karnıbahar bebek yeleği yapımı,Kolay örgü bebek yelek modelleri #knitting #handmade 2024, Maj
Anonim

Modellinställning hjälper till att öka träffsäkerheten_.

Målet med parameter inställning är att hitta det optimala värdet för varje parameter till förbättra noggrannheten av modell . För att justera dessa parametrar måste du ha en god förståelse för dessa betydelser och deras individuella inverkan på modell.

Dessutom, hur kan modeller förbättra noggrannheten?

Nu ska vi kolla in det beprövade sättet att förbättra noggrannheten hos en modell:

  1. Lägg till mer data. Att ha mer data är alltid en bra idé.
  2. Behandla saknade och extremvärden.
  3. Funktionsteknik.
  4. Funktionsval.
  5. Flera algoritmer.
  6. Algoritmjustering.
  7. Ensemble metoder.

Man kan också fråga sig, hur kan vi förbättra Random Forest-modellen? Det finns tre allmänna tillvägagångssätt för att förbättra en befintlig maskininlärningsmodell:

  1. Använd mer (högkvalitativ) data och funktionsteknik.
  2. Justera hyperparametrarna för algoritmen.
  3. Prova olika algoritmer.

Med tanke på detta, vad är modellinställning?

Inställning är processen att maximera en modellens prestanda utan att överanpassa eller skapa för hög varians. Hyperparametrar kan ses som "rattarna" eller "rattarna" för en maskininlärning modell . Att välja en lämplig uppsättning hyperparametrar är avgörande för modell noggrannhet, men kan vara beräkningsmässigt utmanande.

Hur kan jag bli en bättre modell?

  1. Lägg till mer data!
  2. Lägg till fler funktioner!
  3. Gör funktionsval.
  4. Använd Regularization.
  5. Bagging är en förkortning för Bootstrap Aggregation.
  6. Boostning är ett lite mer komplicerat koncept och bygger på att man tränar flera modeller i tur och ordning och försöker lära sig av felen i de föregående modellerna.

Rekommenderad: