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Video: Hilft Modelltuning, die Genauigkeit zu erhöhen?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42
Modelltuning hilft zu steigern die Genauigkeit_.
Das Ziel von Parameter stimmen besteht darin, den optimalen Wert für jeden Parameter zu finden, um die Genauigkeit verbessern des Modell . Um diese Parameter abzustimmen, müssen Sie diese Bedeutung und ihre individuellen Auswirkungen auf. gut verstehen Modell.
Außerdem, wie können Modelle die Genauigkeit verbessern?
Jetzt sehen wir uns die bewährte Methode zur Verbesserung der Genauigkeit eines Modells an:
- Fügen Sie weitere Daten hinzu. Mehr Daten zu haben ist immer eine gute Idee.
- Behandeln Sie fehlende und Ausreißerwerte.
- Feature-Engineering.
- Merkmalsauswahl.
- Mehrere Algorithmen.
- Algorithmus-Tuning.
- Ensemble-Methoden.
Man kann sich auch fragen, wie wir das Random Forest-Modell verbessern können. Es gibt drei allgemeine Ansätze zur Verbesserung eines bestehenden Modells für maschinelles Lernen:
- Nutzen Sie mehr (hochwertige) Daten und Feature-Engineering.
- Optimieren Sie die Hyperparameter des Algorithmus.
- Probieren Sie verschiedene Algorithmen aus.
Was ist vor diesem Hintergrund Modell-Tuning?
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.
Wie kann ich ein besseres Modell sein?
- Fügen Sie weitere Daten hinzu!
- Fügen Sie weitere Funktionen hinzu!
- Führen Sie die Funktionsauswahl durch.
- Verwenden Sie die Regularisierung.
- Bagging ist die Abkürzung für Bootstrap Aggregation.
- Boosting ist ein etwas komplizierteres Konzept und beruht darauf, mehrere Modelle nacheinander zu trainieren, wobei jedes versucht, aus den Fehlern der vorhergehenden Modelle zu lernen.
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