Мазмуну:

Моделди тюнинг тактыкты жогорулатууга жардам береби?
Моделди тюнинг тактыкты жогорулатууга жардам береби?

Video: Моделди тюнинг тактыкты жогорулатууга жардам береби?

Video: Моделди тюнинг тактыкты жогорулатууга жардам береби?
Video: ОПЕР ВАЗ 21099 Тюнинг машинки. НОВАЯ МОДЕЛЬ Технопарк. оперстайл. про машинки 2024, Ноябрь
Anonim

Моделди тууралоо көбөйтүүгө жардам берет тактык_.

Параметрдин максаты тюнинг ар бир параметр үчүн оптималдуу маанини табуу болуп саналат тактыгын жакшыртуу ныкы модель . Бул параметрлерди тууралоо үчүн сиз бул маанини жана алардын жеке таасирин жакшы түшүнүшүңүз керек модель.

Мындан тышкары, моделдер тактыкты кантип жакшыртат?

Эми биз моделдин тактыгын жакшыртуунун далилденген жолун карап чыгабыз:

  1. Көбүрөөк дайындарды кошуңуз. Көбүрөөк маалыматка ээ болуу дайыма жакшы идея.
  2. Жок жана ашкере баалуулуктарга мамиле кылыңыз.
  3. Өзгөчөлүк инженериясы.
  4. Функцияны тандоо.
  5. Бир нече алгоритмдер.
  6. Algorithm Tuning.
  7. Ансамблдин ыкмалары.

Ошондой эле, биз Random Forest моделин кантип жакшырта алабыз? Учурдагы машина үйрөнүү моделин жакшыртуу үчүн үч жалпы ыкмалар бар:

  1. Көбүрөөк (жогорку сапаттагы) маалыматтарды жана инженердик функцияларды колдонуңуз.
  2. Алгоритмдин гиперпараметрлерин тууралаңыз.
  3. Ар кандай алгоритмдерди колдонуп көрүңүз.

Ушуну эске алып, моделди тюнинг деген эмне?

Тунинг максималдаштыруу процесси болуп саналат а моделдин ашыкча тууралоосуз же өтө чоң дисперсияны жаратпастан аткаруу. Гиперпараметрлерди машинаны үйрөнүүнүн "термектер" же "баскычтары" катары кароого болот модель . Hyperparameters ылайыктуу топтомун тандоо үчүн абдан маанилүү болуп саналат модель тактык, бирок эсептөө кыйын болушу мүмкүн.

Кантип мен жакшыраак модель боло алам?

  1. Көбүрөөк маалымат кошуңуз!
  2. Көбүрөөк функцияларды кошуңуз!
  3. Функцияны тандоо.
  4. Регуляризацияны колдонуңуз.
  5. Bagging Bootstrap Aggregation дегендин кыскасы.
  6. Көбөйтүү - бул бир аз татаалыраак түшүнүк жана ар бири өзүнөн мурунку моделдердин каталарынан үйрөнүүгө аракет кылган бир нече моделдерди окутууга таянат.

Сунушталууда: