Innholdsfortegnelse:

Bidrar modellinnstilling til å øke nøyaktigheten?
Bidrar modellinnstilling til å øke nøyaktigheten?

Video: Bidrar modellinnstilling til å øke nøyaktigheten?

Video: Bidrar modellinnstilling til å øke nøyaktigheten?
Video: КОМУ НЕЛЬЗЯ НАРАЩИВАТЬ РЕСНИЦЫ! 2024, November
Anonim

Modellinnstilling bidrar til å øke Nøyaktigheten_.

Målet med parameteren tuning er å finne den optimale verdien for hver parameter til forbedre nøyaktigheten av modell . For å justere disse parametrene, må du ha en god forståelse av disse betydningen og deres individuelle innvirkning på modell.

Dessuten, hvordan kan modeller forbedre nøyaktigheten?

Nå skal vi sjekke ut den velprøvde måten å forbedre nøyaktigheten til en modell på:

  1. Legg til flere data. Å ha mer data er alltid en god idé.
  2. Behandle manglende verdier og avvikende verdier.
  3. Funksjonsteknikk.
  4. Funksjonsvalg.
  5. Flere algoritmer.
  6. Algoritmeinnstilling.
  7. Ensemblemetoder.

Man kan også spørre, hvordan kan vi forbedre Random Forest-modellen? Det er tre generelle tilnærminger for å forbedre en eksisterende maskinlæringsmodell:

  1. Bruk mer (høykvalitets) data og funksjonsteknikk.
  2. Still inn hyperparametrene til algoritmen.
  3. Prøv forskjellige algoritmer.

Med tanke på dette, hva er modellinnstilling?

Tuning er prosessen med å maksimere en modellens ytelse uten å overpasse eller skape for stor variasjon. Hyperparametere kan betraktes som "skivene" eller "knottene" til en maskinlæring modell . Å velge et passende sett med hyperparametere er avgjørende for modell nøyaktighet, men kan være beregningsmessig utfordrende.

Hvordan kan jeg bli en bedre modell?

  1. Legg til flere data!
  2. Legg til flere funksjoner!
  3. Gjør funksjonsvalg.
  4. Bruk Regularisering.
  5. Bagging er forkortelse for Bootstrap Aggregation.
  6. Boosting er et litt mer komplisert konsept og er avhengig av å trene flere modeller suksessivt som hver prøver å lære av feilene til modellene foran.

Anbefalt: