Ako by ste mali prispôsobiť model údajom?

2024 Autor: Miles Stephen | [email protected]. Naposledy zmenené: 2023-12-15 23:40

Modelová montáž je postup, ktorý pozostáva z troch krokov: Prvý vy potrebujete funkciu, ktorá preberá množinu parametrov a vracia predpovedanú hodnotu údajov nastaviť. Po druhé vy potrebujete „chybovú funkciu“, ktorá poskytuje číslo predstavujúce rozdiel medzi vašimi údajov a modelky predikcia pre akúkoľvek danú množinu Model parametre.

Aká je teda zhoda modelu s údajmi?

Dobrota z fit štatistiky Model opisuje, ako dobre zapadá do súboru pozorovaní. Miery dobra fit typicky sumarizuje nesúlad medzi pozorovanými hodnotami a hodnotami očakávanými v rámci Model v otázke.

Po druhé, čo znamenajú údaje o montáži? Model montáž je miera toho, ako dobre sa model strojového učenia zovšeobecňuje na podobné údajov k tomu, na ktorom bolo trénované. Model, ktorý je dobre- vybavené prináša presnejšie výsledky. Model, ktorý je overfited zodpovedá údajov príliš blízko. Model, ktorý je podvybavený nezodpovedá dostatočne tesne.

Čo okrem toho znamená, že sa hodí k modelu?

Kovanie a modelové prostriedky že robíte, aby sa váš algoritmus naučil vzťah medzi prediktormi a výsledkom, aby ste mohli predpovedať budúce hodnoty výsledku. Takže najlepšie prispôsobené Model má špecifický súbor parametrov, ktoré najlepšie definujú daný problém.

Ako zistíte, či je model významný?

Celkový F-test určuje, či je tento vzťah štatisticky významný . Ak hodnota P pre celkový F-test je nižšia ako vaša význam môžete dospieť k záveru, že hodnota R-squared je výrazne odlišný od nuly.