การปรับแต่งโมเดลช่วยเพิ่มความแม่นยำหรือไม่?

2024 ผู้เขียน: Lynn Donovan | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2023-12-15 23:54

การปรับแต่งโมเดลช่วยให้เพิ่มขึ้น ความถูกต้องแม่นยำ_.

วัตถุประสงค์ของพารามิเตอร์ การปรับแต่ง คือการหาค่าที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแต่ละพารามิเตอร์ถึง ปรับปรุงความแม่นยำ ของ แบบอย่าง . ในการปรับค่าพารามิเตอร์เหล่านี้ คุณต้องมีความเข้าใจที่ดีเกี่ยวกับความหมายเหล่านี้และผลกระทบส่วนบุคคลที่มีต่อ แบบอย่าง.

นอกจากนี้ โมเดลสามารถปรับปรุงความแม่นยำได้อย่างไร?

ตอนนี้ เราจะตรวจสอบวิธีที่พิสูจน์แล้วในการปรับปรุงความแม่นยำของแบบจำลอง:

1. เพิ่มข้อมูลมากขึ้น การมีข้อมูลมากขึ้นเป็นความคิดที่ดีเสมอ
2. รักษาค่าที่หายไปและค่า Outlier
3. วิศวกรรมคุณลักษณะ
4. การเลือกคุณสมบัติ
5. หลายอัลกอริธึม
6. การปรับอัลกอริทึม
7. วิธีการทั้งมวล

อาจมีคนถามว่าเราจะปรับปรุงโมเดล Random Forest ได้อย่างไร? มีแนวทางทั่วไปสามวิธีในการปรับปรุงโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่มีอยู่:

1. ใช้ข้อมูล (คุณภาพสูง) มากขึ้นและวิศวกรรมคุณลักษณะ
2. ปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ของอัลกอริทึม
3. ลองใช้อัลกอริทึมต่างๆ

เมื่อพิจารณาถึงสิ่งนี้ การปรับแต่งโมเดลคืออะไร?

จูน เป็นกระบวนการของการเพิ่ม a นางแบบ ประสิทธิภาพโดยปราศจากการ overfitting หรือสร้างความแปรปรวนสูงเกินไป ไฮเปอร์พารามิเตอร์สามารถคิดได้ว่าเป็น "แป้นหมุน" หรือ "ปุ่ม" ของการเรียนรู้ของเครื่อง แบบอย่าง . การเลือกชุดไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญสำหรับ แบบอย่าง ความแม่นยำ แต่สามารถคำนวณได้ยาก

ฉันจะเป็นแบบอย่างที่ดีกว่าได้อย่างไร

1. เพิ่มข้อมูล!
2. เพิ่มคุณสมบัติเพิ่มเติม!
3. ทำการเลือกคุณสมบัติ
4. ใช้การทำให้เป็นมาตรฐาน
5. Bagging ย่อมาจาก Bootstrap Aggregation
6. การบูสต์เป็นแนวคิดที่ซับซ้อนกว่าเล็กน้อย และต้องอาศัยการฝึกโมเดลหลายๆ แบบตามลำดับ โดยแต่ละแบบพยายามเรียนรู้จากข้อผิดพลาดของโมเดลก่อนหน้า