O que são parâmetros de ajuste?
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Vídeo: O que são parâmetros de ajuste?

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Vídeo: Ventilação Mecânica Básica: Parâmetros de Admissão e Ajustes 2024, Novembro
Anonim

UMA parâmetro de afinação (λ), às vezes chamado de penalidade parâmetro , controla a força do termo de penalidade na regressão do cume e na regressão do laço. É basicamente a quantidade de redução, onde os valores dos dados são reduzidos em direção a um ponto central, como a média.

Posteriormente, também se pode perguntar: o que é ajuste de modelo?

Tuning é o processo de maximizar um do modelo desempenho sem overfitting ou criação de uma variação muito alta. Os hiperparâmetros podem ser considerados os "mostradores" ou "botões" de um aprendizado de máquina modelo . A escolha de um conjunto apropriado de hiperparâmetros é crucial para modelo precisão, mas pode ser um desafio computacional.

Além disso, qual é a diferença entre um parâmetro e um hiperparâmetro? Basicamente, parametros são aqueles que o "modelo" usa para fazer previsões etc. Por exemplo, os coeficientes de peso em um modelo de regressão linear. Hiperparâmetros são os que auxiliam no processo de aprendizagem. Por exemplo, número de clusters no K-Means, fator de encolhimento no Ridge Regression.

Nesse sentido, quais são os parâmetros do modelo?

UMA parâmetro do modelo é uma variável de configuração interna ao modelo e cujo valor pode ser estimado a partir dos dados. Eles são exigidos pelo modelo ao fazer previsões. Esses valores definem a habilidade do modelo no seu problema. Eles são estimados ou aprendidos com os dados.

O que é otimização de parâmetros?

Parâmetros de Otimização . Um parâmetro de otimização (ou uma variável de decisão, nos termos de otimização ) é um modelo parâmetro ser estar otimizado . Por exemplo, o número de enfermeiras a empregar durante o turno da manhã em uma sala de emergência pode ser um parâmetro de otimização em um modelo de hospital.

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