Sisällysluettelo:

Auttaako mallin viritys lisäämään tarkkuutta?
Auttaako mallin viritys lisäämään tarkkuutta?

Video: Auttaako mallin viritys lisäämään tarkkuutta?

Video: Auttaako mallin viritys lisäämään tarkkuutta?
Video: Крутейший 5 осевой ЧПУ фрезер - Pocket NC V2-50 2024, Marraskuu
Anonim

Mallin viritys auttaa lisäämään tarkkuus_.

Parametrin tavoite viritystä on löytää kullekin parametrille optimaalinen arvo parantaa tarkkuutta -lta malli -. Näiden parametrien virittämiseksi sinun on ymmärrettävä hyvin nämä merkitykset ja niiden yksilöllinen vaikutus malli -.

Sitä paitsi, kuinka mallit voivat parantaa tarkkuutta?

Nyt tarkastellaan todistettua tapaa parantaa mallin tarkkuutta:

  1. Lisää tietoja. Tietojen lisääminen on aina hyvä idea.
  2. Käsittele puuttuvia ja outlier-arvoja.
  3. Ominaisuustekniikka.
  4. Ominaisuuden valinta.
  5. Useita algoritmeja.
  6. Algoritmin viritys.
  7. Ensemble menetelmät.

Voidaan myös kysyä, kuinka voimme parantaa Random Forest -mallia? On olemassa kolme yleistä lähestymistapaa olemassa olevan koneoppimismallin parantamiseen:

  1. Käytä enemmän (korkealaatuista) dataa ja ominaisuussuunnittelua.
  2. Viritä algoritmin hyperparametrit.
  3. Kokeile eri algoritmeja.

Tämän huomioon ottaen, 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.

Miten voin olla parempi malli?

  1. Lisää tietoja!
  2. Lisää ominaisuuksia!
  3. Tee ominaisuuksien valinta.
  4. Käytä Regularisointia.
  5. Bagging on lyhenne sanoista Bootstrap Aggregation.
  6. Boostointi on hieman monimutkaisempi konsepti ja se perustuu useiden mallien opetukseen peräkkäin, jokainen yrittää oppia sitä edeltäneiden mallien virheistä.

Suositeltava: