Kā modeli pielāgot datiem?

2024 Autors: Miles Stephen | [email protected]. Pēdējoreiz modificēts: 2023-12-15 23:38

Modeļa pielāgošana ir procedūra, kas sastāv no trim posmiem: Pirmkārt tu nepieciešama funkcija, kas uzņem parametru kopu un atgriež prognozēto datus komplekts. Otrkārt tu nepieciešama "kļūdas funkcija", kas nodrošina skaitli, kas atspoguļo atšķirību starp jūsu datus un modeļa prognoze jebkuram noteiktam komplektam modelis parametrus.

Attiecīgi, kāda ir modeļa atbilstība datiem?

Labestība par der no statistikas modelis apraksta, cik labi tas atbilst novērojumu kopumam. Labestības mēri der parasti apkopo neatbilstību starp novērotajām vērtībām un vērtībām, kas sagaidāmas saskaņā ar modelis jautājumā.

Otrkārt, ko nozīmē datu pielāgošana? Modelis montāža ir mērs, cik labi mašīnmācīšanās modelis vispārinās ar līdzīgu datus uz to, uz kuru tas tika apmācīts. Modelis, kas ir labi- aprīkots rada precīzākus rezultātus. Modelis, kas ir overfitted sērkociņi datus pārāk cieši. Modelis, kas ir nepietiekami pielāgots neatbilst pietiekami cieši.

Papildus tam, ko nozīmē atbilstība modelim?

Montāža a modelis nozīmē ka jūs liekam savam algoritmam apgūt attiecības starp prognozētājiem un iznākumu, lai varētu paredzēt iznākuma nākotnes vērtības. Tātad vislabāk piemērots modelis ir īpašs parametru kopums, kas vislabāk definē konkrēto problēmu.

Kā zināt, vai modelis ir nozīmīgs?

Vispārējais F tests nosaka, vai šī saistība ir statistiska nozīmīgs . Ja kopējā F testa P vērtība ir mazāka par jūsu nozīme līmenī, varat secināt, ka R kvadrāta vērtība ir ievērojami atšķiras no nulles.