Արդյո՞ք մոդելի թյունինգն օգնում է բարձրացնել ճշգրտությունը:

2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48

Մոդելի թյունինգը օգնում է մեծացնել ճշգրտությունը _

Պարամետրի նպատակը թյունինգ յուրաքանչյուր պարամետրի համար օպտիմալ արժեքը գտնելն է բարելավել ճշգրտությունը որ մոդել . Այս պարամետրերը կարգավորելու համար դուք պետք է լավ ըմբռնեք այս նշանակությունը և դրանց անհատական ազդեցությունը մոդել.

Բացի այդ, ինչպե՞ս կարող են մոդելները բարելավել ճշգրտությունը:

Այժմ մենք կուսումնասիրենք մոդելի ճշգրտությունը բարելավելու ապացուցված եղանակը

1. Ավելացրեք ավելի շատ տվյալներ: Ավելի շատ տվյալներ ունենալը միշտ լավ գաղափար է:
2. Վերաբերվեք բացակայող և Outlier արժեքներին:
3. Խաղարկային ճարտարագիտություն.
4. Առանձնահատկությունների ընտրություն:
5. Բազմաթիվ ալգորիթմներ.
6. Ալգորիթմի թյունինգ.
7. Անսամբլային մեթոդներ.

Կարելի է նաև հարցնել՝ ինչպե՞ս կարող ենք բարելավել Random Forest մոդելը: Գոյություն ունեցող մեքենայական ուսուցման մոդելի բարելավման երեք ընդհանուր մոտեցում կա.

1. Օգտագործեք ավելի շատ (բարձրորակ) տվյալներ և առանձնահատկությունների ճարտարագիտություն:
2. Կարգավորել ալգորիթմի հիպերպարամետրերը:
3. Փորձեք տարբեր ալգորիթմներ:

Հաշվի առնելով սա, ի՞նչ է մոդելի թյունինգը:

Թյունինգ ա-ի առավելագույնի հասցնելու գործընթացն է մոդելի կատարումը առանց ավելորդ հարմարեցման կամ չափազանց բարձր շեղում ստեղծելու: Հիպերպարամետրերը կարելի է համարել որպես մեքենայական ուսուցման «հավաքիչներ» կամ «կոճակներ»: մոդել . Հիպերպարամետրերի համապատասխան հավաքածու ընտրելը շատ կարևոր է մոդել ճշգրտություն, բայց կարող է լինել հաշվողական դժվարություն:

Ինչպե՞ս կարող եմ ավելի լավ մոդել լինել:

1. Ավելացնել ավելի շատ տվյալներ:
2. Ավելացնել ավելի շատ առանձնահատկություններ:
3. Կատարեք առանձնահատկությունների ընտրություն:
4. Օգտագործեք կանոնավորացում:
5. Bagging-ը կարճ է Bootstrap Aggregation-ի համար:
6. Boosting-ը մի փոքր ավելի բարդ հասկացություն է և հիմնված է հաջորդաբար մի քանի մոդելների վերապատրաստման վրա, որոնցից յուրաքանչյուրը փորձում է դասեր քաղել դրան նախորդող մոդելների սխալներից: