Ինչպե՞ս պետք է մոդելը համապատասխանեցնել տվյալներին:

2024 Հեղինակ: Miles Stephen | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:37

Մոդելի տեղադրում ընթացակարգ է, որը ներառում է երեք քայլ. Առաջին դու անհրաժեշտ է ֆունկցիա, որն ընդունում է մի շարք պարամետրեր և վերադարձնում կանխատեսվածը տվյալները հավաքածու. Երկրորդ դու անհրաժեշտ է «սխալի ֆունկցիա», որն ապահովում է ձեր միջև եղած տարբերությունը ներկայացնող թիվ տվյալները եւ մոդելի կանխատեսում ցանկացած տրված հավաքածուի համար մոդել պարամետրեր.

Համապատասխանաբար, ո՞րն է մոդելի համապատասխանությունը տվյալներին:

-ի բարությունը տեղավորել մի վիճակագրական մոդել նկարագրում է, թե որքանով է այն համապատասխանում մի շարք դիտարկումների: Բարության միջոցառումները տեղավորել սովորաբար ամփոփում է դիտարկվող արժեքների և ակնկալվող արժեքների միջև անհամապատասխանությունը մոդել հարցականի տակ.

Երկրորդ, ի՞նչ է նշանակում համապատասխան տվյալներ: Մոդել հարմարեցում է չափում, թե որքան լավ է մեքենայական ուսուցման մոդելը ընդհանրացնում նմանատիպին տվյալները այն, ինչի վրա այն վերապատրաստվել է: Մոդել, որը է լավ- հարմարեցված տալիս է ավելի ճշգրիտ արդյունքներ: Մոդել, որը է overfitted համապատասխանում է տվյալները չափազանց սերտորեն: Մոդել, որը է թերզարգացումը բավականաչափ չի համընկնում:

Բացի սրանից, ի՞նչ է նշանակում համապատասխանել մոդելին:

Տեղավորում ա մոդելային նշանակում որ դուք ստիպում եք ձեր ալգորիթմը սովորել կապը կանխատեսողների և արդյունքի միջև, որպեսզի կարողանաք կանխատեսել արդյունքի ապագա արժեքները: Այսպիսով, լավագույնս հարմարեցված մոդել ունի որոշակի պարամետրեր, որոնք լավագույնս սահմանում են առկա խնդիրը:

Ինչպե՞ս գիտեք, արդյոք մոդելը նշանակալի է:

Ընդհանուր F-թեստը որոշում է, թե արդյոք այս հարաբերությունը վիճակագրորեն է էական . Եթե P արժեքը ընդհանուր F- թեստի համար ավելի քիչ է, քան ձերը նշանակությունը մակարդակը, կարող եք եզրակացնել, որ R-քառակուսի արժեքը զգալիորեն տարբերվում է զրոյից: