Kuidas tuleks mudel andmetega sobitada?
Kuidas tuleks mudel andmetega sobitada?

Video: Kuidas tuleks mudel andmetega sobitada?

Video: Kuidas tuleks mudel andmetega sobitada?
Video: PS3 #2: The Undead 2024, Aprill
Anonim

Mudeli sobitamine on protseduur, mis koosneb kolmest etapist: Esiteks sina vajavad funktsiooni, mis võtab sisse parameetrite komplekti ja tagastab ennustatud väärtuse andmeid seatud. Teiseks sina vajate 'veafunktsiooni', mis annab numbri, mis näitab teie vahelist erinevust andmeid ja mudeli oma ennustus mis tahes antud komplekti jaoks mudel parameetrid.

Vastavalt sellele, milline on mudeli sobivus andmetega?

Headust sobima statistikast mudel kirjeldab, kui hästi see vaatluste hulka sobib. Headuse mõõdud sobima tavaliselt võtavad kokku lahknevused vaadeldud väärtuste ja eeldatavate väärtuste vahel mudel kõnealune.

Teiseks, mida tähendab andmete sobitamine? Mudel sobivus on mõõt selle kohta, kui hästi masinõppemudel üldistab sarnaseks andmeid sellele, mille peal seda koolitati. Mudel, mis on hästi- paigaldatud annab täpsemaid tulemusi. Mudel, mis on overfitted tikud andmeid liiga lähedalt. Mudel, mis on alasobitatud ei sobi piisavalt täpselt.

Peale selle, mida tähendab mudelile sobivus?

Paigaldamine a mudel tähendab et panete oma algoritmi õppima ennustajate ja tulemuse vahelist seost, et saaksite ennustada tulemuse tulevasi väärtusi. Nii et kõige paremini sobitatud mudel sellel on konkreetne parameetrite kogum, mis määratleb probleemi kõige paremini.

Kuidas teada saada, kas mudel on oluline?

Üldine F-test määrab, kas see seos on statistiline märkimisväärne . Kui üldise F-testi P väärtus on väiksem kui teie tähtsus tasemel, võite järeldada, et R-ruudu väärtus on oluliselt nullist erinev.

Soovitan: