Kaip modelį derinti prie duomenų?
Kaip modelį derinti prie duomenų?

Video: Kaip modelį derinti prie duomenų?

Video: Kaip modelį derinti prie duomenų?
Video: Pirmasis traukinio paleidimas su Roco Z21 2024, Kovas
Anonim

Modelio tvirtinimas yra procedūra, kurią sudaro trys žingsniai: Pirma tu reikia funkcijos, kuri paima parametrų rinkinį ir grąžina numatytą duomenis rinkinys. Antra tu reikia „klaidos funkcijos“, kuri pateikia skaičių, nurodantį skirtumą tarp jūsų duomenis ir modelio numatymas bet kuriam tam tikram rinkiniui modelis parametrus.

Atitinkamai, kaip modelis tinka duomenims?

Gerumas iš tinka statistikos modelis aprašo, kaip gerai jis atitinka stebėjimų rinkinį. Gerumo matai tinka paprastai apibendrina neatitikimą tarp stebimų verčių ir verčių, kurių tikimasi pagal modelis klausime.

Antra, ką reiškia duomenų suderinimas? Modelis montavimas yra matas, kaip gerai mašininio mokymosi modelis apibendrina panašumą duomenis prie to, ant kurio jis buvo apmokytas. Modelis, kuris yra gerai- įrengtas duoda tikslesnius rezultatus. Modelis, kuris yra per daug pritaikytos rungtynės duomenis per arti. Modelis, kuris yra nepakankamai pritaikytas nepakankamai glaudžiai.

Be to, ką reiškia tinkamas modelis?

Montavimas a modelis reiškia kad jūsų algoritmas išmoktų santykį tarp prognozių ir rezultato, kad galėtumėte numatyti būsimas rezultato vertes. Taigi geriausiai pritaikytas modelis turi tam tikrą parametrų rinkinį, kuris geriausiai apibrėžia nagrinėjamą problemą.

Kaip sužinoti, ar modelis yra reikšmingas?

Bendras F testas nustato, ar šis ryšys yra statistinis reikšmingas . Jeigu viso F testo P vertė yra mažesnė nei jūsų reikšmę lygiu, galite daryti išvadą, kad R kvadrato reikšmė yra gerokai skiriasi nuo nulio.

Rekomenduojamas: