Sadržaj:

Pomaže li ugađanje modela povećati točnost?
Pomaže li ugađanje modela povećati točnost?

Video: Pomaže li ugađanje modela povećati točnost?

Video: Pomaže li ugađanje modela povećati točnost?
Video: KAKO POSTAVITI L4D2 2024, Studeni
Anonim

Ugađanje modela pomaže u povećanju točnost_.

Cilj parametra ugađanje je pronaći optimalnu vrijednost za svaki parametar poboljšati točnost od model . Da biste podesili ove parametre, morate dobro razumjeti ta značenja i njihov pojedinačni utjecaj model.

Osim toga, kako modeli mogu poboljšati točnost?

Sada ćemo provjeriti dokazani način poboljšanja točnosti modela:

  1. Dodajte još podataka. Imati više podataka uvijek je dobra ideja.
  2. Tretirajte nedostajuće i izvanredne vrijednosti.
  3. Inženjering značajki.
  4. Odabir značajki.
  5. Više algoritama.
  6. Ugađanje algoritma.
  7. Metode ansambla.

Također se može zapitati, kako možemo poboljšati model slučajne šume? Postoje tri opća pristupa za poboljšanje postojećeg modela strojnog učenja:

  1. Koristite više (visokokvalitetnih) podataka i inženjering značajki.
  2. Podesite hiperparametre algoritma.
  3. Isprobajte različite algoritme.

S obzirom na to, što je ugađanje modela?

Ugađanje je proces maksimiziranja a modela performanse bez prenamjene ili stvaranja prevelike varijance. Hiperparametri se mogu smatrati "brojčanicima" ili "kvačicama" strojnog učenja model . Odabir odgovarajućeg skupa hiperparametara je ključan za model točnost, ali može biti računski zahtjevan.

Kako mogu biti bolji model?

  1. Dodajte više podataka!
  2. Dodajte još značajki!
  3. Napravite odabir značajke.
  4. Koristite Regularizaciju.
  5. Bagging je skraćenica od Bootstrap Aggregation.
  6. Pojačavanje je malo kompliciraniji koncept i oslanja se na obuku nekoliko modela uzastopno, svaki pokušava učiti iz pogrešaka modela koji mu prethode.

Preporučeni: