איך כדאי להתאים מודל לנתונים?

2024 מְחַבֵּר: Miles Stephen | [email protected]. שונה לאחרונה: 2023-12-15 23:36

התאמה לדגם הוא הליך שלוקח שלושה שלבים: ראשית אתה צריך פונקציה שמקבלת קבוצה של פרמטרים ומחזירה חיזוי נתונים מַעֲרֶכֶת. שְׁנִיָה אתה צריך 'פונקציית שגיאה' המספקת מספר המייצג את ההבדל בין שלך נתונים וה של הדוגמנית חיזוי עבור כל סט נתון של דֶגֶם פרמטרים.

בהתאם, מהי ההתאמה של מודל לנתונים?

הטוב של לְהַתְאִים של סטטיסטיקה דֶגֶם מתאר עד כמה הוא מתאים לקבוצת תצפיות. מידות טובות של לְהַתְאִים בדרך כלל מסכמים את הפער בין הערכים הנצפים לערכים הצפויים במסגרת ה דֶגֶם בשאלה.

שנית, מה המשמעות של נתוני התאמה? דֶגֶם הולם הוא מדד עד כמה מודל למידת מכונה מתכלל לדומה נתונים לזה שעליו הוכשר. דגם ש הוא נו- מְצוּיָד מייצר תוצאות מדויקות יותר. דגם ש הוא overfitted תואם את נתונים קרוב מדי. דגם ש הוא לא מתאים מספיק.

חוץ מזה, מה המשמעות של התאמה לדגם?

הוֹלֵם א מודל אומר שאתה גורם לאלגוריתם שלך ללמוד את הקשר בין מנבאים לתוצאה כדי שתוכל לחזות את הערכים העתידיים של התוצאה. אז הכי מתאים דֶגֶם יש סט פרמטרים ספציפי שמגדיר בצורה הטובה ביותר את הבעיה שעל הפרק.

איך יודעים אם דגם משמעותי?

מבחן ה-F הכולל קובע אם הקשר הזה הוא סטטיסטית משמעותי . אם ערך P עבור מבחן F הכולל נמוך מהערך שלך מַשְׁמָעוּת רמה, אתה יכול להסיק שהערך בריבוע R הוא באופן ניכר שונה מאפס.