Was sind Tuning-Parameter?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42

EIN Tuning-Parameter (λ), manchmal auch Strafe genannt Parameter , steuert die Stärke des Strafterms bei der Ridge- und Lasso-Regression. Es ist im Grunde der Schrumpfungsbetrag, bei dem Datenwerte zu einem zentralen Punkt wie dem Mittelwert verkleinert werden.

Anschließend kann man sich auch fragen, was ist Modelltuning?

Abstimmung ist der Prozess der Maximierung von a Modells Leistung ohne Überanpassung oder zu hohe Varianz zu erzeugen. Hyperparameter kann man sich als die „Zifferblätter“oder „Knöpfe“eines maschinellen Lernens vorstellen Modell . Die Auswahl eines geeigneten Satzes von Hyperparametern ist entscheidend für Modell Genauigkeit, kann aber rechnerisch anspruchsvoll sein.

Was ist außerdem der Unterschied zwischen einem Parameter und einem Hyperparameter? Grundsätzlich, Parameter sind diejenigen, die das „Modell“verwendet, um Vorhersagen zu treffen usw. Zum Beispiel die Gewichtungskoeffizienten in einem lineares Regressionsmodell. Hyperparameter sind diejenigen, die den Lernprozess unterstützen. Beispiel: Anzahl der Cluster in K-Mittel, Schrumpffaktor in Ridge-Regression.

Was sind in diesem Zusammenhang Modellparameter?

EIN Modellparameter ist eine Konfigurationsvariable, die intern im Modell und deren Wert anhand von Daten geschätzt werden kann. Sie werden von der Modell bei Vorhersagen. Ihre Werte definieren die Fähigkeiten des Modell zu deinem Problem. Sie werden geschätzt oder aus Daten gelernt.

Was ist Parameteroptimierung?

Optimierungsparameter . Ein Optimierungsparameter (oder eine Entscheidungsvariable im Sinne von Optimierung ) ist ein Modell Parameter zu sein optimiert . Zum Beispiel kann die Anzahl der Krankenschwestern, die während der Frühschicht in einer Notaufnahme beschäftigt werden, Optimierungsparameter in einem Krankenhausmodell.