Kazalo:

Ali uglaševanje modela pomaga povečati natančnost?
Ali uglaševanje modela pomaga povečati natančnost?
Anonim

Nastavitev modela pomaga povečati natančnost_.

Cilj parametra uglaševanje je najti optimalno vrednost za vsak parameter izboljšati natančnost od model . Če želite prilagoditi te parametre, morate dobro razumeti te pomene in njihov individualni vpliv model.

Poleg tega, kako lahko modeli izboljšajo natančnost?

Zdaj bomo preverili preizkušen način za izboljšanje natančnosti modela:

  1. Dodajte več podatkov. Imeti več podatkov je vedno dobra ideja.
  2. Obravnava manjkajoče in izstopajoče vrednosti.
  3. Funkcijski inženiring.
  4. Izbira funkcij.
  5. Več algoritmov.
  6. Nastavitev algoritma.
  7. Ansambelske metode.

Lahko se tudi vprašamo, kako lahko izboljšamo model Random Forest? Obstajajo trije splošni pristopi za izboljšanje obstoječega modela strojnega učenja:

  1. Uporabite več (visokokakovostnih) podatkov in inženiring funkcij.
  2. Nastavite hiperparametre algoritma.
  3. Preizkusite različne algoritme.

Glede na to, kaj je uglaševanje modela?

Tuning je proces maksimiranja a modelov zmogljivost brez prenatrjevanja ali ustvarjanja prevelike variance. Hiperparametre si lahko predstavljamo kot "številčnice" ali "gumbi" strojnega učenja model . Izbira ustreznega nabora hiperparametrov je ključnega pomena za model natančnost, vendar je lahko računsko zahtevna.

Kako sem lahko boljši model?

  1. Dodajte več podatkov!
  2. Dodajte več funkcij!
  3. Naredite izbiro funkcij.
  4. Uporabite Regularizacijo.
  5. Bagging je okrajšava za Bootstrap Aggregation.
  6. Pospeševanje je nekoliko bolj zapleten koncept in temelji na usposabljanju več modelov zaporedoma, ki se poskušajo učiti iz napak predhodnih modelov.

Priporočena: