Sadržaj:

Da li podešavanje modela pomaže da se poveća tačnost?
Da li podešavanje modela pomaže da se poveća tačnost?

Video: Da li podešavanje modela pomaže da se poveća tačnost?

Video: Da li podešavanje modela pomaže da se poveća tačnost?
Video: 5 ways to improve accuracy of machine learning model😎. 2024, Novembar
Anonim

Podešavanje modela pomaže da se poveća tačnost_.

Cilj parametra tuning je pronaći optimalnu vrijednost za svaki parametar poboljšati tačnost of the model . Da biste podesili ove parametre, morate dobro razumjeti ova značenja i njihov individualni uticaj model.

Osim toga, kako modeli mogu poboljšati tačnost?

Sada ćemo provjeriti dokazani način poboljšanja tačnosti modela:

  1. Dodajte još podataka. Imati više podataka je uvijek dobra ideja.
  2. Tretirajte nedostajuće i izvanredne vrijednosti.
  3. Feature Engineering.
  4. Odabir funkcija.
  5. Više algoritama.
  6. Podešavanje algoritma.
  7. Metode ansambla.

Neko se također može zapitati, kako možemo poboljšati model slučajne šume? Postoje tri opšta pristupa za poboljšanje postojećeg modela mašinskog učenja:

  1. Koristite više (visokokvalitetnih) podataka i inženjering karakteristika.
  2. Podesite hiperparametre algoritma.
  3. Isprobajte različite algoritme.

S obzirom na ovo, 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.

Kako mogu biti bolji model?

  1. Dodajte više podataka!
  2. Dodajte još funkcija!
  3. Uradite izbor funkcija.
  4. Koristite Regularizaciju.
  5. Bagging je skraćenica od Bootstrap Aggregation.
  6. Pojačavanje je malo složeniji koncept i oslanja se na obuku nekoliko modela uzastopno, svaki pokušavajući naučiti iz grešaka modela koji mu prethode.

Preporučuje se: