Isi kandungan:

Adakah penalaan model membantu meningkatkan ketepatan?
Adakah penalaan model membantu meningkatkan ketepatan?

Video: Adakah penalaan model membantu meningkatkan ketepatan?

Video: Adakah penalaan model membantu meningkatkan ketepatan?
Video: Training Midjourney Level Style And Yourself Into The SD 1.5 Model via DreamBooth Stable Diffusion 2024, November
Anonim

Penalaan model membantu meningkat ketepatan_.

Objektif parameter penalaan adalah untuk mencari nilai optimum bagi setiap parameter untuk meningkatkan ketepatan daripada model . Untuk menala parameter ini, anda mesti mempunyai pemahaman yang baik tentang makna ini dan kesan individunya model.

Selain itu, bagaimana model boleh meningkatkan ketepatan?

Sekarang kita akan menyemak cara terbukti untuk meningkatkan ketepatan model:

  1. Tambah lebih banyak data. Mempunyai lebih banyak data adalah idea yang baik.
  2. Rawat nilai yang hilang dan Outlier.
  3. Kejuruteraan Ciri.
  4. Pemilihan Ciri.
  5. Pelbagai algoritma.
  6. Penalaan Algoritma.
  7. Kaedah ensemble.

Seseorang juga mungkin bertanya, bagaimana kita boleh menambah baik model Random Forest? Terdapat tiga pendekatan umum untuk menambah baik model pembelajaran mesin sedia ada:

  1. Gunakan lebih banyak data (berkualiti tinggi) dan kejuruteraan ciri.
  2. Menala hiperparameter algoritma.
  3. Cuba algoritma yang berbeza.

Memandangkan ini, apakah penalaan model?

Penalaan ialah proses memaksimumkan a model prestasi tanpa pemasangan berlebihan atau mencipta varians yang terlalu tinggi. Hiperparameter boleh dianggap sebagai "dail" atau "tombol" pembelajaran mesin model . Memilih set hiperparameter yang sesuai adalah penting untuk model ketepatan, tetapi boleh mencabar dari segi pengiraan.

Bagaimanakah saya boleh menjadi model yang lebih baik?

  1. Tambah Lebih Banyak Data!
  2. Tambah Lagi Ciri!
  3. Lakukan Pemilihan Ciri.
  4. Gunakan Regularization.
  5. Bagging ialah singkatan dari Bootstrap Aggregation.
  6. Boosting ialah konsep yang lebih rumit sedikit dan bergantung pada latihan beberapa model berturut-turut yang masing-masing cuba belajar daripada kesilapan model sebelum itu.

Disyorkan: