Как трябва да напаснете модела към данните?

2024 Автор: Miles Stephen | [email protected]. Последно модифициран: 2023-12-15 23:33

Монтаж на модела е процедура, която включва три стъпки: Първо Вие се нуждаете от функция, която приема набор от параметри и връща прогнозиран данни комплект. Второ Вие се нуждаете от „функция за грешка“, която предоставя число, представляващо разликата между вашите данни и на на модела прогнозиране за всеки даден набор от модел параметри.

Съответно, какво е прилягането на модел към данните?

Добротата на годни на статистическа модел описва колко добре се вписва в набор от наблюдения. Мерки за доброта на годни обикновено обобщават несъответствието между наблюдаваните стойности и очакваните стойности при модел въпросният.

Второ, какво означават данните за монтиране? Модел монтаж е мярка за това колко добре моделът за машинно обучение се обобщава до подобен данни към това, на което е обучаван. Модел, който е добре- монтирани дава по-точни резултати. Модел, който е свръхоборудвани съвпада с данни твърде близо. Модел, който е underfitted не съвпада достатъчно тясно.

Освен това, какво означава пасване на модела?

Монтиране а модел означава че карате вашия алгоритъм да научи връзката между предикторите и резултата, за да можете да предскажете бъдещите стойности на резултата. Така че най-добре монтирани модел има специфичен набор от параметри, които най-добре определят проблема.

Как да разберете дали даден модел е значим?

Цялостният F-тест определя дали тази връзка е статистически значителен . Ако стойността на P за общия F-тест е по-малка от вашата значение ниво, можете да заключите, че стойността на R-квадрат е значително различен от нула.