A modellhangolás segít a pontosság növelésében?

2024 Szerző: Lynn Donovan | [email protected]. Utoljára módosítva: 2023-12-15 23:48

A modelltuning segít növelni a pontosság_.

A paraméter célja hangolás az, hogy megtaláljuk az egyes paraméterek optimális értékét javítja a pontosságot a modell . E paraméterek hangolásához jól meg kell értenie ezeket a jelentéseket és egyéni hatásukat modell.

Emellett hogyan javíthatják a modellek a pontosságot?

Most megvizsgáljuk a modell pontosságának bevált módszerét:

1. További adatok hozzáadása. Mindig jó ötlet több adat birtoklása.
2. A hiányzó és a kiugró értékek kezelése.
3. Feature Engineering.
4. Funkció kiválasztása.
5. Több algoritmus.
6. Algoritmus hangolás.
7. Együttes módszerek.

Felmerülhet az a kérdés is, hogyan javíthatjuk a Random Forest modellt? Három általános megközelítés létezik egy meglévő gépi tanulási modell javítására:

1. Használjon több (kiváló minőségű) adatot és szolgáltatástervezést.
2. Hangolja be az algoritmus hiperparamétereit.
3. Próbáljon ki különböző algoritmusokat.

Ezt figyelembe véve mi is az a modelltuning?

Hangolás a maximalizálás folyamata a modellé teljesítmény túlillesztés vagy túl nagy szórás létrehozása nélkül. A hiperparamétereket a gépi tanulás „tárcsáinak” vagy „gombjainak” tekinthetjük modell . A hiperparaméterek megfelelő készletének kiválasztása kulcsfontosságú modell pontosság, de számítási kihívást jelenthet.

Hogyan lehetek jobb modell?

1. További adatok hozzáadása!
2. További funkciók hozzáadása!
3. Hajtsa végre a funkcióválasztást.
4. Használja a Rendszerezést.
5. A bagging a Bootstrap Aggregation rövidítése.
6. A boosting egy kicsit bonyolultabb fogalom, és több modell egymás utáni betanítására támaszkodik, amelyek mindegyike próbál tanulni az azt megelőző modellek hibáiból.