Hvordan bør du tilpasse en modell til data?
Hvordan bør du tilpasse en modell til data?

Video: Hvordan bør du tilpasse en modell til data?

Video: Hvordan bør du tilpasse en modell til data?
Video: Rammstein - Du Hast (Official 4K Video) 2024, November
Anonim

Modelltilpasning er en prosedyre som tar tre trinn: Først du trenger en funksjon som tar inn et sett med parametere og returnerer en predikert data sett. Sekund du trenger en 'feilfunksjon' som gir et tall som representerer forskjellen mellom dine data og modellens prediksjon for et gitt sett med modell parametere.

Tilsvarende, hva passer en modell til data?

Godheten til passe av en statistikk modell beskriver hvor godt den passer til et sett med observasjoner. Mål for godhet av passe oppsummerer vanligvis avviket mellom observerte verdier og verdiene som forventes under modell i spørsmålet.

For det andre, hva betyr tilpasningsdata? Modell montering er et mål på hvor godt en maskinlæringsmodell generaliserer til lignende data til det den ble trent på. En modell som er vi vil- montert gir mer nøyaktige resultater. En modell som er overmontert matcher data for tett. En modell som er undermontert samsvarer ikke godt nok.

I tillegg til dette, hva betyr det å passe til modellen?

Tilpasning en modell betyr at du får algoritmen til å lære forholdet mellom prediktorer og utfall, slik at du kan forutsi de fremtidige verdiene av utfallet. Så det passer best modell har et spesifikt sett med parametere som best definerer problemet.

Hvordan vet du om en modell er viktig?

Den overordnede F-testen avgjør om denne sammenhengen er statistisk betydelige . Hvis P-verdien for den totale F-testen er mindre enn din betydning nivå, kan du konkludere med at R-kvadratverdien er betydelig forskjellig fra null.

Anbefalt: