Mündəricat:

Modelin tənzimlənməsi dəqiqliyi artırmağa kömək edirmi?
Modelin tənzimlənməsi dəqiqliyi artırmağa kömək edirmi?

Video: Modelin tənzimlənməsi dəqiqliyi artırmağa kömək edirmi?

Video: Modelin tənzimlənməsi dəqiqliyi artırmağa kömək edirmi?
Video: L4D2 NECƏ QURULMALIDIR 2024, Noyabr
Anonim

Modelin tənzimlənməsi artmağa kömək edir dəqiqlik _.

Parametrin məqsədi tənzimləmə hər bir parametr üçün optimal dəyəri tapmaqdır dəqiqliyi yaxşılaşdırmaq -nin model . Bu parametrləri tənzimləmək üçün bu mənaları və onların fərdi təsirini yaxşı başa düşməlisiniz model.

Bundan əlavə, modellər dəqiqliyi necə artıra bilər?

İndi modelin dəqiqliyini artırmaq üçün sübut edilmiş yolu nəzərdən keçirəcəyik:

  1. Daha çox məlumat əlavə edin. Daha çox məlumatın olması həmişə yaxşı bir fikirdir.
  2. Çatışmayan və Kənar dəyərləri müalicə edin.
  3. Xüsusiyyət Mühəndisliyi.
  4. Xüsusiyyət seçimi.
  5. Çoxsaylı alqoritmlər.
  6. Alqoritm Tuning.
  7. Ansambl üsulları.

Biri də soruşa bilər ki, biz Random Forest modelini necə təkmilləşdirə bilərik? Mövcud maşın öyrənmə modelini təkmilləşdirmək üçün üç ümumi yanaşma var:

  1. Daha çox (yüksək keyfiyyətli) məlumat və xüsusiyyət mühəndisliyindən istifadə edin.
  2. Alqoritmin hiperparametrlərini tənzimləyin.
  3. Fərqli alqoritmləri sınayın.

Bunu nəzərə alsaq, model tuning nədir?

Tuning maksimuma çatdırma prosesidir a modelin həddindən artıq uyğunlaşmadan və ya çox yüksək fərq yaratmadan performans. Hiperparametrləri maşın öyrənməsinin "siferblatları" və ya "düymələri" kimi düşünmək olar model . Hiperparametrlərin uyğun dəstini seçmək çox vacibdir model dəqiqlik, lakin hesablama baxımından çətin ola bilər.

Necə daha yaxşı model ola bilərəm?

  1. Daha çox məlumat əlavə edin!
  2. Daha çox funksiya əlavə edin!
  3. Xüsusiyyət seçimi edin.
  4. Regularization istifadə edin.
  5. Bagging Bootstrap Aggregation üçün qısadır.
  6. Artırma bir az daha mürəkkəb bir konsepsiyadır və ardıcıl olaraq bir neçə modeli öyrətməyə əsaslanır və hər biri özündən əvvəlki modellərin səhvlərindən öyrənməyə çalışır.

Tövsiyə: