Inhoudsopgave:

Helpt modeltuning om de nauwkeurigheid te vergroten?
Helpt modeltuning om de nauwkeurigheid te vergroten?

Video: Helpt modeltuning om de nauwkeurigheid te vergroten?

Video: Helpt modeltuning om de nauwkeurigheid te vergroten?
Video: Improving accuracy using Hyper parameter tuning 2024, November
Anonim

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:

  1. Voeg meer gegevens toe. Meer data hebben is altijd een goed idee.
  2. Behandel ontbrekende en uitbijterwaarden.
  3. Functie Engineering.
  4. Functie selectie.
  5. Meerdere algoritmen.
  6. Algoritme afstemmen.
  7. 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:

  1. Gebruik meer (hoge kwaliteit) data en feature engineering.
  2. Stem de hyperparameters van het algoritme af.
  3. 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?

  1. Voeg meer gegevens toe!
  2. Voeg meer functies toe!
  3. Functieselectie doen.
  4. Gebruik regularisatie.
  5. Bagging is een afkorting voor Bootstrap Aggregation.
  6. 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.

Aanbevolen: