Mitä ovat viritysparametrit?
Mitä ovat viritysparametrit?

Video: Mitä ovat viritysparametrit?

Video: Mitä ovat viritysparametrit?
Video: Mitä ovat ekat MUISTOSI? 2024, Marraskuu
Anonim

A viritysparametri (λ), jota joskus kutsutaan rangaistukseksi parametri , ohjaa rangaistustermin voimakkuutta harjaregressiossa ja lassoregressiossa. Se on pohjimmiltaan kutistumisen määrä, jossa data-arvot kutistuvat kohti keskipistettä, kuten keskiarvoa.

Tämän jälkeen voidaan myös kysyä, mitä on mallin viritys?

Viritys on prosessi a mallin suorituskykyä ilman yliasennusta tai liian suuren varianssin luomista. Hyperparametrejä voidaan pitää koneoppimisen "valitsimina" tai "nuppeja". malli -. Sopivan hyperparametrijoukon valitseminen on ratkaisevan tärkeää malli - tarkkuus, mutta voi olla laskennallisesti haastavaa.

Lisäksi, mitä eroa on parametrilla ja hyperparametrilla? Pohjimmiltaan, parametrit ovat niitä, joita "malli" käyttää ennusteiden tekemiseen jne. Esimerkiksi painokertoimet jonkin sisällä lineaarinen regressiomalli. Hyperparametrit ovat niitä, jotka auttavat oppimisprosessissa. Esimerkiksi klustereiden lukumäärä sisään K-Means, kutistumiskerroin sisään Ridge Regressio.

Mitä ovat malliparametrit tässä suhteessa?

A mallin parametri on konfiguraatiomuuttuja, joka on sisäinen malli - ja jonka arvo voidaan arvioida tiedoista. Niitä vaaditaan malli - ennusteita tehdessään. Ne arvot määrittelevät taidon malli - ongelmaasi. Ne arvioidaan tai opitaan tiedoista.

Mitä on parametrien optimointi?

Optimointiparametrit . An optimointiparametri (tai päätösmuuttuja, termissä optimointi ) on malli parametri olla optimoitu . Esimerkiksi päivystykseen aamuvuoron aikana palkattavien sairaanhoitajien määrä voi olla n optimointiparametri sairaalan mallissa.

Suositeltava: