2025 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Laatst gewijzigd: 2025-01-13 06:17
Modeltuning helpt te vergroten de nauwkeurigheid_.
Het doel van parameter: afstemmen is het vinden van de optimale waarde voor elke parameter om de nauwkeurigheid verbeteren van de model -. Om deze parameters af te stemmen, moet u een goed begrip hebben van deze betekenis en hun individuele impact op model -.
Bovendien, hoe kunnen modellen de nauwkeurigheid verbeteren?
Nu bekijken we de bewezen manier om de nauwkeurigheid van een model te verbeteren:
- Voeg meer gegevens toe. Meer data hebben is altijd een goed idee.
- Behandel ontbrekende en uitbijterwaarden.
- Functie Engineering.
- Functie selectie.
- Meerdere algoritmen.
- Algoritme afstemmen.
- Ensemble methoden.
Je kunt je ook afvragen: hoe kunnen we het Random Forest-model verbeteren? Er zijn drie algemene benaderingen voor het verbeteren van een bestaand machine learning-model:
- Gebruik meer (hoge kwaliteit) data en feature engineering.
- Stem de hyperparameters van het algoritme af.
- Probeer verschillende algoritmen.
Als je dit in overweging neemt, wat is dan modeltuning?
Afstemmen is het proces van het maximaliseren van a model's prestaties zonder overfitting of het creëren van een te hoge variantie. Hyperparameters kunnen worden gezien als de "wijzerplaten" of "knoppen" van een machine learning model -. Het kiezen van een geschikte set hyperparameters is cruciaal voor: model - nauwkeurigheid, maar kan rekenkundig uitdagend zijn.
Hoe kan ik een beter model zijn?
- Voeg meer gegevens toe!
- Voeg meer functies toe!
- Functieselectie doen.
- Gebruik regularisatie.
- Bagging is een afkorting voor Bootstrap Aggregation.
- Boosting is een iets gecompliceerder concept en is gebaseerd op het achtereenvolgens trainen van verschillende modellen die elk proberen te leren van de fouten van de voorgaande modellen.