Kako biste trebali prilagoditi model podacima?

2024 Autor: Miles Stephen | [email protected]. Zadnja promjena: 2023-12-15 23:36

Ugradnja modela je postupak koji se sastoji od tri koraka: Prvi vas potrebna je funkcija koja uzima skup parametara i vraća predviđeni podaci skupa. Drugi vas trebate 'funkciju pogreške' koja daje broj koji predstavlja razliku između vaših podaci i modela predviđanje za bilo koji skup model parametrima.

Sukladno tome, kakva je prilagodba modela podacima?

Dobrota od odgovarati statističkog model opisuje koliko se dobro uklapa u skup zapažanja. Mjere dobrote od odgovarati obično sažimaju neusklađenost između promatranih vrijednosti i vrijednosti očekivanih pod model u pitanju.

Drugo, što znače prikladni podaci? Model oprema je mjera koliko dobro se model strojnog učenja generalizira na slične podaci na ono na čemu je bila obučena. Model koji je dobro- pristaje daje točnije rezultate. Model koji je overfitted odgovara podaci preblizu. Model koji je nedovoljno opremljena ne odgovara dovoljno.

Osim ovoga, što znači odgovarati modelu?

Uklapanje a model znači da svoj algoritam tjerate da nauči odnos između prediktora i ishoda kako biste mogli predvidjeti buduće vrijednosti ishoda. Dakle, najbolje opremljen model ima specifičan skup parametara koji najbolje definira problem.

Kako znati je li model značajan?

Cjelokupni F-test određuje je li ovaj odnos statistički značajan . Ako P vrijednost za ukupni F-test je manja od vaše značaj razini, možete zaključiti da je R-kvadrat vrijednost značajno različito od nule.