Talaan ng mga Nilalaman:

Nakakatulong ba ang pag-tune ng modelo upang mapataas ang katumpakan?
Nakakatulong ba ang pag-tune ng modelo upang mapataas ang katumpakan?

Video: Nakakatulong ba ang pag-tune ng modelo upang mapataas ang katumpakan?

Video: Nakakatulong ba ang pag-tune ng modelo upang mapataas ang katumpakan?
Video: 6 PARAAN PARA BUMIBILIS ANG UTAK NATIN 2024, Nobyembre
Anonim

Tumutulong ang pag-tune ng modelo na tumaas ang katumpakan_.

Ang layunin ng parameter pag-tune ay upang mahanap ang pinakamainam na halaga para sa bawat parameter pagbutihin ang katumpakan ng modelo . Upang ibagay ang mga parameter na ito, dapat ay mayroon kang mahusay na pag-unawa sa mga kahulugang ito at sa kanilang indibidwal na epekto sa modelo.

Bukod pa rito, paano mapapabuti ng mga modelo ang katumpakan?

Ngayon ay titingnan natin ang napatunayang paraan upang mapabuti ang katumpakan ng isang modelo:

  1. Magdagdag ng higit pang data. Ang pagkakaroon ng mas maraming data ay palaging isang magandang ideya.
  2. Tratuhin ang mga nawawala at Outlier na halaga.
  3. Feature Engineering.
  4. Pagpili ng Tampok.
  5. Maramihang mga algorithm.
  6. Pag-tune ng Algorithm.
  7. Mga pamamaraan ng ensemble.

Maaari ding magtanong, paano natin mapapabuti ang modelo ng Random Forest? Mayroong tatlong pangkalahatang diskarte para sa pagpapabuti ng isang umiiral nang modelo ng machine learning:

  1. Gumamit ng higit pang (mataas na kalidad) na data at feature engineering.
  2. Ibagay ang mga hyperparameter ng algorithm.
  3. Subukan ang iba't ibang mga algorithm.

Kung isasaalang-alang ito, ano ang pag-tune ng modelo?

Pag-tune ay ang proseso ng pag-maximize ng a ng mga modelo pagganap nang walang overfitting o lumilikha ng masyadong mataas na pagkakaiba. Ang mga hyperparameter ay maaaring ituring na mga "dial" o "knobs" ng isang machine learning modelo . Ang pagpili ng naaangkop na hanay ng mga hyperparameter ay mahalaga para sa modelo katumpakan, ngunit maaaring mapaghamong computation.

Paano ako magiging isang mas mahusay na modelo?

  1. Magdagdag ng Higit pang Data!
  2. Magdagdag ng Higit pang Mga Tampok!
  3. Gawin ang Feature Selection.
  4. Gumamit ng Regularisasyon.
  5. Ang bagging ay maikli para sa Bootstrap Aggregation.
  6. Ang pagpapalakas ay isang bahagyang mas kumplikadong konsepto at umaasa sa pagsasanay ng ilang mga modelo nang sunud-sunod na sinusubukang matuto mula sa mga pagkakamali ng mga modelong nauna rito.

Inirerekumendang: