Mundarija:

Modelni sozlash aniqlikni oshirishga yordam beradimi?
Modelni sozlash aniqlikni oshirishga yordam beradimi?

Video: Modelni sozlash aniqlikni oshirishga yordam beradimi?

Video: Modelni sozlash aniqlikni oshirishga yordam beradimi?
Video: Rioda dinozavrlar bostirib kelayotgan halokat oʻyini! 🏢🦖 - Rio Rex 4K60FPS GamePlay 🎮📱 2024, Noyabr
Anonim

Modelni sozlash oshirishga yordam beradi aniqlik _.

Parametrning maqsadi sozlash har bir parametr uchun optimal qiymatni topishdan iborat aniqligini oshirish ning model . Ushbu parametrlarni sozlash uchun siz ushbu ma'noni va ularning individual ta'sirini yaxshi tushunishingiz kerak model.

Bundan tashqari, modellar aniqlikni qanday oshirishi mumkin?

Endi biz modelning aniqligini oshirishning tasdiqlangan usulini ko'rib chiqamiz:

  1. Ko'proq ma'lumot qo'shing. Ko'proq ma'lumotlarga ega bo'lish har doim yaxshi fikrdir.
  2. Yo'qotilgan va Outlier qiymatlarini ko'rib chiqing.
  3. Xususiyat muhandisligi.
  4. Xususiyatlarni tanlash.
  5. Bir nechta algoritmlar.
  6. Algoritmni sozlash.
  7. Ansambl usullari.

Tasodifiy o'rmon modelini qanday yaxshilashimiz mumkin? Mavjud mashinani o'rganish modelini takomillashtirishning uchta umumiy yondashuvi mavjud:

  1. Ko'proq (yuqori sifatli) ma'lumotlar va xususiyatlar muhandisligidan foydalaning.
  2. Algoritmning giperparametrlarini sozlang.
  3. Turli xil algoritmlarni sinab ko'ring.

Buni hisobga olsak, modelni sozlash nima?

Sozlash maksimallashtirish jarayonidir a modellar haddan tashqari moslashmasdan yoki juda yuqori tafovutlar yaratmasdan ishlash. Giperparametrlarni mashinani o'rganishning "terish" yoki "tutqichlari" deb hisoblash mumkin model . Tegishli giperparametrlar to'plamini tanlash juda muhimdir model aniqlik, lekin hisoblash qiyin bo'lishi mumkin.

Qanday qilib men yaxshiroq model bo'lishim mumkin?

  1. Ko'proq ma'lumot qo'shing!
  2. Qo'shimcha xususiyatlar qo'shing!
  3. Xususiyatlarni tanlash.
  4. Regularizatsiyadan foydalaning.
  5. Bagging Bootstrap Aggregation uchun qisqa.
  6. Boosting biroz murakkabroq tushuncha bo'lib, bir nechta modellarni ketma-ket o'qitishga asoslanadi, har biri o'zidan oldingi modellarning xatolaridan o'rganishga harakat qiladi.

Tavsiya: