Πώς πρέπει να προσαρμόσετε ένα μοντέλο στα δεδομένα;
Πώς πρέπει να προσαρμόσετε ένα μοντέλο στα δεδομένα;

Βίντεο: Πώς πρέπει να προσαρμόσετε ένα μοντέλο στα δεδομένα;

Βίντεο: Πώς πρέπει να προσαρμόσετε ένα μοντέλο στα δεδομένα;
Βίντεο: 5 Πράγματα Που ΔΕΝ Πρέπει Να Κάνεις Σε Χειροκίνητο Αυτοκίνητο! 2024, Νοέμβριος
Anonim

Εφαρμογή μοντέλου είναι μια διαδικασία που περιλαμβάνει τρία βήματα: Πρώτον εσείς Χρειάζεστε μια συνάρτηση που λαμβάνει ένα σύνολο παραμέτρων και επιστρέφει μια προβλεπόμενη δεδομένα σειρά. Δεύτερος εσείς χρειάζεστε μια «συνάρτηση σφάλματος» που παρέχει έναν αριθμό που αντιπροσωπεύει τη διαφορά μεταξύ σας δεδομένα και το του μοντέλου πρόβλεψη για οποιοδήποτε δεδομένο σύνολο μοντέλο Παράμετροι.

Αντίστοιχα, ποια είναι η προσαρμογή ενός μοντέλου στα δεδομένα;

Η καλοσύνη του κατάλληλος μιας στατιστικής μοντέλο περιγράφει πόσο καλά ταιριάζει σε ένα σύνολο παρατηρήσεων. Μέτρα καλοσύνης του κατάλληλος τυπικά συνοψίζουν την απόκλιση μεταξύ των παρατηρούμενων τιμών και των αναμενόμενων τιμών κάτω από το μοντέλο υπό αμφισβήτηση.

Δεύτερον, τι σημαίνει προσαρμογή δεδομένων; Μοντέλο τακτοποίηση είναι ένα μέτρο του πόσο καλά γενικεύεται ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης σε παρόμοια δεδομένα σε αυτό στο οποίο εκπαιδεύτηκε. Ένα μοντέλο που είναι Καλά- τοποθετημένος παράγει πιο ακριβή αποτελέσματα. Ένα μοντέλο που είναι υπερπροσαρμοσμένο ταιριάζει το δεδομένα πολύ στενά. Ένα μοντέλο που είναι η υποσυναρμολόγηση δεν ταιριάζει αρκετά.

Εκτός από αυτό, τι σημαίνει ταιριάζει στο μοντέλο;

Προσαρμογή ένα μοντέλο σημαίνει ότι φτιάχνετε τον αλγόριθμό σας να μάθει τη σχέση μεταξύ των προγνωστικών και του αποτελέσματος, ώστε να μπορείτε να προβλέψετε τις μελλοντικές τιμές του αποτελέσματος. Άρα το πιο κατάλληλο μοντέλο έχει ένα συγκεκριμένο σύνολο παραμέτρων που καθορίζει καλύτερα το πρόβλημα.

Πώς ξέρετε εάν ένα μοντέλο είναι σημαντικό;

Το συνολικό F-test καθορίζει εάν αυτή η σχέση είναι στατιστικά σημαντικός . Αν η τιμή P για τη συνολική δοκιμή F είναι μικρότερη από τη δική σας σημασία επίπεδο, μπορείτε να συμπεράνετε ότι η τιμή R-τετράγωνο είναι σημαντικά διαφορετικό από το μηδέν.

Συνιστάται: