האם כוונון דגם עוזר להגביר את הדיוק?

2024 מְחַבֵּר: Lynn Donovan | [email protected]. שונה לאחרונה: 2023-12-15 23:47

כוונון דגם עוזר להגדיל הדיוק_.

מטרת הפרמטר כִּונוּן הוא למצוא את הערך האופטימלי עבור כל פרמטר ל לשפר את הדיוק של ה דֶגֶם . כדי לכוונן את הפרמטרים הללו, עליך להבין היטב את המשמעות וההשפעה האישית שלהם על דֶגֶם.

חוץ מזה, איך מודלים יכולים לשפר את הדיוק?

כעת נבדוק את הדרך המוכחת לשיפור הדיוק של מודל:

1. הוסף נתונים נוספים. להחזיק יותר נתונים זה תמיד רעיון טוב.
2. טפל בערכים חסרים וחריגים.
3. הנדסת תכונה.
4. בחירת תכונה.
5. מספר אלגוריתמים.
6. כוונון אלגוריתם.
7. שיטות אנסמבל.

אפשר גם לשאול, איך נוכל לשפר את מודל Random Forest? ישנן שלוש גישות כלליות לשיפור מודל למידת מכונה קיים:

1. השתמש בעוד נתונים (איכות גבוהה) והנדסת תכונות.
2. כוונן את הפרמטרים ההיפר של האלגוריתם.
3. נסה אלגוריתמים שונים.

בהתחשב בכך, מהו כוונון דגם?

כִּונוּן הוא תהליך של מיקסום א של הדוגמנית ביצועים מבלי להתאים יתר על המידה או ליצור שונות גבוהה מדי. ניתן לחשוב על היפרפרמטרים כ"חוגים" או "כפתורים" של למידת מכונה דֶגֶם . בחירת קבוצה מתאימה של היפרפרמטרים היא קריטית עבור דֶגֶם דיוק, אבל יכול להיות מאתגר מבחינה חישובית.

איך אני יכול להיות דוגמנית טובה יותר?

1. הוסף נתונים נוספים!
2. הוסף עוד תכונות!
3. בצע בחירת תכונה.
4. השתמש ברגוליזציה.
5. Bagging הוא קיצור של Bootstrap Aggregation.
6. חיזוק הוא מושג קצת יותר מסובך ומסתמך על אימון מספר דגמים ברציפות שכל אחד מהם מנסה ללמוד מהשגיאות של המודלים הקודמים לו.