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Video: La messa a punto del modello aiuta ad aumentare la precisione?
2024 Autore: Lynn Donovan | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-15 23:49
La messa a punto del modello aiuta ad aumentare l'accuratezza_.
L'obiettivo del parametro messa a punto è trovare il valore ottimale per ogni parametro per migliorare la precisione del modello . Per mettere a punto questi parametri, è necessario avere una buona comprensione di questi significati e del loro impatto individuale su modello.
Inoltre, come possono i modelli migliorare la precisione?
Ora esamineremo il modo collaudato per migliorare l'accuratezza di un modello:
- Aggiungi più dati. Avere più dati è sempre una buona idea.
- Tratta valori mancanti e valori anomali.
- Ingegneria delle caratteristiche.
- Selezione delle caratteristiche.
- Algoritmi multipli.
- Regolazione dell'algoritmo.
- Metodi d'insieme.
Ci si potrebbe anche chiedere, come possiamo migliorare il modello Random Forest? Esistono tre approcci generali per migliorare un modello di machine learning esistente:
- Utilizza più dati (di alta qualità) e funzionalità di progettazione.
- Regola gli iperparametri dell'algoritmo.
- Prova diversi algoritmi.
Considerando questo, cos'è la messa a punto del modello?
Messa a punto è il processo di massimizzazione di a Modelli prestazioni senza overfitting o creare una varianza troppo elevata. Gli iperparametri possono essere pensati come "quadranti" o "manopole" di un machine learning modello . La scelta di un set appropriato di iperparametri è cruciale per modello precisione, ma può essere computazionalmente impegnativo.
Come posso essere un modello migliore?
- Aggiungi più dati!
- Aggiungi più funzionalità!
- Esegui la selezione delle funzioni.
- Usa la regolarizzazione.
- Bagging è l'abbreviazione di Bootstrap Aggregation.
- Il potenziamento è un concetto leggermente più complicato e si basa sull'addestramento di diversi modelli in successione, ognuno dei quali cerca di imparare dagli errori dei modelli che lo precedono.
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