Orodha ya maudhui:

Urekebishaji wa muundo husaidia kuongeza usahihi?
Urekebishaji wa muundo husaidia kuongeza usahihi?

Video: Urekebishaji wa muundo husaidia kuongeza usahihi?

Video: Urekebishaji wa muundo husaidia kuongeza usahihi?
Video: UKIONA DALILI HIZI 9 WIKI 2 BAADA YA KUJAMIIANA KAPIME UKIMWI HARAKA HUENDA UMEAMBUKIZWA 2024, Novemba
Anonim

Urekebishaji wa mfano husaidia kuongezeka usahihi_.

Lengo la parameter kurekebisha ni kupata dhamana bora kwa kila parameta kuboresha usahihi ya mfano . Ili kurekebisha vigezo hivi, lazima uwe na uelewa mzuri wa maana hizi na athari zake za kibinafsi mfano.

Mbali na hilo, mifano inawezaje kuboresha usahihi?

Sasa tutaangalia njia iliyothibitishwa ya kuboresha usahihi wa mfano:

  1. Ongeza data zaidi. Kuwa na data zaidi daima ni wazo nzuri.
  2. Tibu thamani zinazokosekana na za nje.
  3. Uhandisi wa Kipengele.
  4. Uteuzi wa Kipengele.
  5. Algorithms nyingi.
  6. Algorithm Tuning.
  7. Mbinu za kukusanyika.

Mtu anaweza pia kuuliza, tunawezaje kuboresha mfano wa Msitu wa Random? Kuna mbinu tatu za jumla za kuboresha modeli iliyopo ya kujifunza mashine:

  1. Tumia data zaidi (ya ubora wa juu) na uhandisi wa vipengele.
  2. Tune hyperparameters ya algorithm.
  3. Jaribu algoriti tofauti.

Kwa kuzingatia hili, urekebishaji wa modeli ni nini?

Kurekebisha ni mchakato wa kuongeza a ya mfano utendaji bila kufidia kupita kiasi au kuunda tofauti kubwa sana. Vigezo vya kupita kiasi vinaweza kuzingatiwa kama "piga" au "visu" vya kujifunza kwa mashine mfano . Kuchagua seti inayofaa ya hyperparameters ni muhimu kwa mfano usahihi, lakini inaweza kuwa changamoto computationally.

Ninawezaje kuwa mfano bora?

  1. Ongeza Data Zaidi!
  2. Ongeza Vipengele Zaidi!
  3. Fanya Uteuzi wa Kipengele.
  4. Tumia Regularization.
  5. Kuweka mifuko ni kifupi cha Ujumlisho wa Bootstrap.
  6. Kukuza ni dhana ngumu zaidi na hutegemea mafunzo ya aina kadhaa mfululizo kila moja ikijaribu kujifunza kutokana na makosa ya miundo inayoitangulia.

Ilipendekeza: