Spisu treści:

Czy strojenie modelu pomaga zwiększyć dokładność?
Czy strojenie modelu pomaga zwiększyć dokładność?

Wideo: Czy strojenie modelu pomaga zwiększyć dokładność?

Wideo: Czy strojenie modelu pomaga zwiększyć dokładność?
Wideo: Dr Leszek Bukowski i Arek Flinik, CTO Lekta AI: sztuczna inteligencja – co to będzie? 2024, Listopad
Anonim

Tuning modelu pomaga się rozwijać dokładność_.

Cel parametru strojenie jest znalezienie optymalnej wartości dla każdego parametru do poprawić dokładność z Model . Aby dostroić te parametry, musisz dobrze rozumieć te znaczenie i ich indywidualny wpływ na Model.

Poza tym, jak modele mogą poprawić dokładność?

Teraz sprawdzimy sprawdzony sposób na poprawę dokładności modelu:

  1. Dodaj więcej danych. Posiadanie większej ilości danych to zawsze dobry pomysł.
  2. Traktuj wartości brakujące i wartości odstające.
  3. Inżynieria funkcji.
  4. Wybór funkcji.
  5. Wiele algorytmów.
  6. Dostrajanie algorytmu.
  7. Metody zespołowe.

Można też zapytać, jak ulepszyć model Random Forest? Istnieją trzy ogólne podejścia do ulepszania istniejącego modelu uczenia maszynowego:

  1. Wykorzystaj więcej (wysokiej jakości) danych i inżynierii funkcji.
  2. Dostosuj hiperparametry algorytmu.
  3. Wypróbuj różne algorytmy.

Biorąc to pod uwagę, czym jest tuning modelu?

Strojenie jest proces maksymalizacji a modelka wydajność bez nadmiernego dopasowania lub tworzenia zbyt dużej rozbieżności. Hiperparametry można traktować jako „pokrętła” lub „pokrętła” uczenia maszynowego Model . Wybór odpowiedniego zestawu hiperparametrów ma kluczowe znaczenie dla: Model dokładność, ale może być trudne obliczeniowo.

Jak mogę być lepszym modelem?

  1. Dodaj więcej danych!
  2. Dodaj więcej funkcji!
  3. Dokonaj wyboru funkcji.
  4. Użyj regularyzacji.
  5. Bagging to skrót od Bootstrap Aggregation.
  6. Boosting jest nieco bardziej skomplikowaną koncepcją i polega na trenowaniu kilku modeli kolejno, z których każdy próbuje uczyć się na błędach modeli go poprzedzających.

Zalecana: