ხელს უწყობს თუ არა მოდელის დაყენება სიზუსტის გაზრდას?

2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49

მოდელის დაყენება ხელს უწყობს გაზრდას სიზუსტე _.

პარამეტრის მიზანი tuning არის თითოეული პარამეტრისთვის ოპტიმალური მნიშვნელობის პოვნა სიზუსტის გაუმჯობესება საქართველოს მოდელი . ამ პარამეტრების დასარეგულირებლად, თქვენ კარგად უნდა გესმოდეთ ამ მნიშვნელობისა და მათი ინდივიდუალური გავლენის შესახებ მოდელი.

გარდა ამისა, როგორ შეუძლიათ მოდელებს გააუმჯობესონ სიზუსტე?

ახლა ჩვენ გადავხედავთ მოდელის სიზუსტის გაუმჯობესების დადასტურებულ გზას:

1. დაამატეთ მეტი მონაცემები. მეტი მონაცემების ქონა ყოველთვის კარგი იდეაა.
2. დაამუშავეთ დაკარგული და Outlier მნიშვნელობები.
3. მხატვრული ინჟინერია.
4. მახასიათებლის შერჩევა.
5. მრავალი ალგორითმი.
6. ალგორითმის რეგულირება.
7. ანსამბლის მეთოდები.

შეიძლება ასევე იკითხოს, როგორ გავაუმჯობესოთ შემთხვევითი ტყის მოდელი? არსებობს სამი ზოგადი მიდგომა მანქანური სწავლების არსებული მოდელის გასაუმჯობესებლად:

1. გამოიყენეთ მეტი (მაღალი ხარისხის) მონაცემები და ფუნქციების ინჟინერია.
2. დაარეგულირეთ ალგორითმის ჰიპერპარამეტრები.
3. სცადეთ სხვადასხვა ალგორითმები.

ამის გათვალისწინებით, რა არის მოდელის tuning?

ტიუნინგი არის ა-ს მაქსიმიზაციის პროცესი მოდელის შესრულება ზედმეტი მორგების ან ძალიან მაღალი დისპერსიის შექმნის გარეშე. ჰიპერპარამეტრები შეიძლება ჩაითვალოს, როგორც მანქანური სწავლის „აკრიფეთ“ან „ღილაკებით“. მოდელი . ჰიპერპარამეტრების შესაბამისი ნაკრების არჩევა გადამწყვეტია მოდელი სიზუსტე, მაგრამ შეიძლება იყოს გამოთვლითი რთული.

როგორ ვიყო უკეთესი მოდელი?

1. დაამატეთ მეტი მონაცემები!
2. დაამატეთ მეტი ფუნქციები!
3. გააკეთეთ ფუნქციების შერჩევა.
4. გამოიყენეთ რეგულარიზაცია.
5. Bagging არის მოკლე Bootstrap Aggregation.
6. Boosting ოდნავ უფრო რთული კონცეფციაა და ეყრდნობა რამდენიმე მოდელის ზედიზედ სწავლებას, რომელთაგან თითოეული ცდილობს ისწავლოს მის წინა მოდელების შეცდომებზე.