Hvad er tuning-parametre?
Hvad er tuning-parametre?

Video: Hvad er tuning-parametre?

Video: Hvad er tuning-parametre?
Video: TUNING | How it Works 2024, November
Anonim

EN tuning parameter (λ), nogle gange kaldet en straf parameter , styrer styrken af straffeleddet i ridge-regression og lasso-regression. Det er dybest set mængden af svind, hvor dataværdier krympes mod et centralt punkt, ligesom middelværdien.

Efterfølgende kan man også spørge, hvad er model tuning?

Tuning er processen med at maksimere en modellens ydeevne uden at passe over eller skabe for stor varians. Hyperparametre kan opfattes som "skiver" eller "knapper" for en maskinlæring model . At vælge et passende sæt hyperparametre er afgørende for model nøjagtighed, men kan være beregningsmæssigt udfordrende.

Derudover, hvad er forskellen mellem en parameter og en hyperparameter? I bund og grund, parametre er dem som "modellen" bruger til at lave forudsigelser osv. For eksempel vægtkoefficienterne i en lineær regressionsmodel. Hyperparametre er dem, der hjælper med læringsprocessen. For eksempel antallet af klynger i K-Middel, krympningsfaktor i Ridge regression.

Hvad er modelparametre i denne forbindelse?

EN model parameter er en konfigurationsvariabel, der er intern i model og hvis værdi kan estimeres ud fra data. De er påkrævet af model når man laver forudsigelser. De værdier definerer færdigheden af model på dit problem. De estimeres eller læres fra data.

Hvad er parameteroptimering?

Optimeringsparametre . An optimeringsparameter (eller en beslutningsvariabel i form af optimering ) er en model parameter at være optimeret . For eksempel kan antallet af sygeplejersker, der skal ansættes i morgenvagten på en skadestue være en optimeringsparameter i en model af et hospital.

Anbefalede: