Šta su parametri podešavanja?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zadnja izmjena: 2023-12-15 23:44

A parametar podešavanja (λ), koji se ponekad naziva i kaznom parametar , kontrolira jačinu kaznenog člana u regresiji grebena i laso regresije. To je u osnovi količina skupljanja, gdje se vrijednosti podataka skupljaju prema centralnoj tački, poput srednje vrijednosti.

Nakon toga, može se zapitati i šta je podešavanje modela?

Tuning je proces maksimiziranja a modela performanse bez preterivanja ili stvaranja prevelike varijanse. Hiperparametri se mogu smatrati "brojčanicima" ili "dugmadima" mašinskog učenja model . Odabir odgovarajućeg skupa hiperparametara je ključan za model preciznost, ali može biti računski izazovna.

Dodatno, koja je razlika između parametra i hiperparametra? u osnovi, parametri su oni koje “model” koristi za predviđanje itd. Na primjer, težinski koeficijenti u model linearne regresije. Hiperparametri su one koje pomažu u procesu učenja. Na primjer, broj klastera in K-Means, faktor skupljanja in Ridge Regression.

U tom smislu, koji su parametri modela?

A parametar modela je konfiguraciona varijabla koja je interna za model i čija se vrijednost može procijeniti iz podataka. Njih zahteva model prilikom predviđanja. Njihove vrijednosti određuju vještinu model na tvoj problem. Oni su procijenjeni ili naučeni iz podataka.

Šta je optimizacija parametara?

Optimizacijski parametri . An parametar optimizacije (ili varijabla odluke, u smislu optimizacija ) je model parametar biti optimizirano . Na primjer, broj medicinskih sestara koje treba zaposliti tokom jutarnje smjene u hitnoj pomoći može biti jedan parametar optimizacije u modelu bolnice.