Jak byste měli přizpůsobit model datům?

2024 Autor: Miles Stephen | [email protected]. Naposledy změněno: 2023-12-15 23:34

Modelová montáž je postup, který má tři kroky: Za prvé vy potřebují funkci, která přijímá sadu parametrů a vrací předpovězenou hodnotu data soubor. Druhý vy potřebujete 'chybovou funkci', která poskytuje číslo představující rozdíl mezi vašimi data a modelky předpověď pro libovolnou množinu Modelka parametry.

V souladu s tím, jaká je shoda modelu s daty?

Dobrota vejít se statistického Modelka popisuje, jak dobře zapadá do souboru pozorování. Míry dobra vejít se typicky shrnuje nesoulad mezi pozorovanými hodnotami a hodnotami očekávanými pod Modelka v otázce.

Za druhé, co znamenají údaje o montáži? Modelka kování je měřítko toho, jak dobře se model strojového učení zobecňuje na podobné data k tomu, na čem bylo trénováno. Model, který je studna- vybavené přináší přesnější výsledky. Model, který je overfitted odpovídá data příliš blízko. Model, který je podvybavený neodpovídá dostatečně těsně.

Co kromě toho znamená, že se hodí k modelu?

Kování A modelové prostředky že svůj algoritmus přimějete naučit se vztah mezi prediktory a výsledkem, abyste mohli předvídat budoucí hodnoty výsledku. Tedy nejlépe sedět Modelka má specifickou sadu parametrů, která nejlépe definuje daný problém.

Jak poznáte, že je model významný?

Celkový F-test určuje, zda je tento vztah statisticky významný . Li hodnota P pro celkový F-test je nižší než vaše význam úrovně, můžete dojít k závěru, že hodnota R-squared je výrazně odlišný od nuly.