Indholdsfortegnelse:

Hjælper modeljustering med at øge nøjagtigheden?
Hjælper modeljustering med at øge nøjagtigheden?

Video: Hjælper modeljustering med at øge nøjagtigheden?

Video: Hjælper modeljustering med at øge nøjagtigheden?
Video: Improving accuracy using Hyper parameter tuning 2024, December
Anonim

Model tuning hjælper med at øge nøjagtigheden _.

Formålet med parameter tuning er at finde den optimale værdi for hver parameter til forbedre nøjagtigheden af model . For at indstille disse parametre skal du have en god forståelse af disse betydning og deres individuelle indvirkning på model.

Desuden, hvordan kan modeller forbedre nøjagtigheden?

Nu vil vi tjekke den gennemprøvede måde at forbedre nøjagtigheden af en model på:

  1. Tilføj flere data. Det er altid en god idé at have mere data.
  2. Behandl manglende og afvigende værdier.
  3. Feature Engineering.
  4. Funktionsvalg.
  5. Flere algoritmer.
  6. Algoritme tuning.
  7. Ensemble metoder.

Man kan også spørge, hvordan kan vi forbedre Random Forest-modellen? Der er tre generelle tilgange til at forbedre en eksisterende maskinlæringsmodel:

  1. Brug mere (høj kvalitet) data og funktionsteknik.
  2. Juster hyperparametrene for algoritmen.
  3. Prøv forskellige algoritmer.

I betragtning af dette, 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.

Hvordan kan jeg blive en bedre model?

  1. Tilføj flere data!
  2. Tilføj flere funktioner!
  3. Udfør funktionsvalg.
  4. Brug Regularisering.
  5. Bagging er en forkortelse for Bootstrap Aggregation.
  6. Boosting er et lidt mere kompliceret koncept og bygger på at træne flere modeller successivt, der hver især forsøger at lære af fejlene i de forudgående modeller.

Anbefalede: