Hogyan kell egy modellt az adatokhoz illeszteni?

2024 Szerző: Miles Stephen | [email protected]. Utoljára módosítva: 2023-12-15 23:37

Modell illesztés egy olyan eljárás, amely három lépésből áll: Először te olyan függvényre van szükségünk, amely egy sor paramétert vesz fel, és egy előrejelzett értéket ad vissza adat készlet. Második te szüksége van egy „hibafüggvényre”, amely egy számot ad meg, amely a különbséget jelzi adat és a modellé előrejelzés bármely adott halmazra modell paramétereket.

Ennek megfelelően hogyan illeszkedik egy modell az adatokhoz?

A jóság elfér egy statisztikai modell leírja, hogy mennyire illeszkedik a megfigyelésekhez. A jóság mértéke elfér jellemzően összefoglalja a megfigyelt értékek és az alatt várható értékek közötti eltérést modell kérdéses.

Másodszor, mit jelent az adatok illesztése? Modell illesztés az annak mértéke, hogy egy gépi tanulási modell mennyire általánosítható a hasonlóra adat arra, amelyre kiképezték. Egy modell, ami van jól- szerelt pontosabb eredményeket produkál. Egy modell, ami van overfitted gyufa a adat túl szorosan. Egy modell, ami van az alulfitt nem egyezik eléggé.

Ezen kívül mit jelent az, hogy illeszkedik a modellhez?

Szerelvény a modell azt jelenti hogy az algoritmus megtanulja a prediktorok és az eredmény közötti kapcsolatot, hogy megjósolhassa az eredmény jövőbeli értékeit. Tehát a legjobban illeszkedő modell meghatározott paraméterkészlettel rendelkezik, amely a legjobban meghatározza a problémát.

Honnan tudod, hogy egy modell jelentős-e?

Az általános F-teszt határozza meg, hogy ez a kapcsolat statisztikailag érvényes-e jelentős . Ha a teljes F-teszt P értéke kisebb, mint az Öné jelentőség szinten, akkor arra a következtetésre juthat, hogy az R-négyzet értéke szignifikánsan különbözik a nullától.