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La messa a punto del modello aiuta ad aumentare la precisione?
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Video: La messa a punto del modello aiuta ad aumentare la precisione?

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Video: 05 materiali e messa a punto arco nudo 2024, Novembre
Anonim

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:

  1. Aggiungi più dati. Avere più dati è sempre una buona idea.
  2. Tratta valori mancanti e valori anomali.
  3. Ingegneria delle caratteristiche.
  4. Selezione delle caratteristiche.
  5. Algoritmi multipli.
  6. Regolazione dell'algoritmo.
  7. 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:

  1. Utilizza più dati (di alta qualità) e funzionalità di progettazione.
  2. Regola gli iperparametri dell'algoritmo.
  3. 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?

  1. Aggiungi più dati!
  2. Aggiungi più funzionalità!
  3. Esegui la selezione delle funzioni.
  4. Usa la regolarizzazione.
  5. Bagging è l'abbreviazione di Bootstrap Aggregation.
  6. 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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