Miten malli tulisi sovittaa tietoihin?
Miten malli tulisi sovittaa tietoihin?

Video: Miten malli tulisi sovittaa tietoihin?

Video: Miten malli tulisi sovittaa tietoihin?
Video: Zero to Hero ControlNet Tutorial: Stable Diffusion Web UI Extension | Complete Feature Guide 2024, Marraskuu
Anonim

Mallin sovitus on menettely, joka sisältää kolme vaihetta: Ensimmäinen sinä tarvitsee funktion, joka ottaa joukon parametreja ja palauttaa ennustetun tiedot aseta. Toinen sinä tarvitset "virhefunktion", joka antaa numeron, joka edustaa eroa sinun tiedot ja mallin ennuste mille tahansa tietylle sarjalle malli - parametrit.

Mikä on vastaavasti mallin sopivuus dataan?

Hyvyys sovi tilastollisesta malli - kuvaa, kuinka hyvin se sopii havaintojen joukkoon. Hyvyyden mittarit sovi tyypillisesti yhteenveto havaittujen arvojen ja odotettujen arvojen välisestä erosta malli - kysymyksessä.

Toiseksi, mitä tietojen sovittaminen tarkoittaa? Malli sovitus on mitta siitä, kuinka hyvin koneoppimismalli yleistyy samanlaiseksi tiedot siihen, johon se on koulutettu. Malli joka On hyvin- asennettu tuottaa tarkempia tuloksia. Malli joka On overfitted ottelut tiedot liian lähelle. Malli joka On aliasennettu ei vastaa tarpeeksi tarkasti.

Tämän lisäksi, mitä malliin sopiva tarkoittaa?

Asennus a malli tarkoittaa että annat algoritmi oppia ennustajien ja tuloksen välistä suhdetta, jotta voit ennustaa tuloksen tulevat arvot. Parhaiten istuva siis malli - sillä on tietty joukko parametreja, jotka määrittelevät parhaiten käsillä olevan ongelman.

Mistä tiedät, onko mallilla merkitystä?

Yleinen F-testi määrittää, onko tämä suhde tilastollinen merkittävä . Jos koko F-testin P-arvo on pienempi kuin sinun merkitys tasolla, voit päätellä, että R-neliöarvo on merkittävästi eroaa nollasta.

Suositeltava: