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Vídeo: O ajuste do modelo ajuda a aumentar a precisão?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificação: 2023-12-15 23:52
O ajuste do modelo ajuda a aumentar a precisão_.
O objetivo do parâmetro afinação é encontrar o valor ideal para cada parâmetro para melhorar a precisão do modelo . Para ajustar esses parâmetros, você deve ter um bom entendimento desses significados e seu impacto individual sobre modelo.
Além disso, como os modelos podem melhorar a precisão?
Agora vamos verificar a maneira comprovada de melhorar a precisão de um modelo:
- Adicione mais dados. Ter mais dados é sempre uma boa ideia.
- Trate valores ausentes e atípicos.
- Engenharia de recursos.
- Seleção de recursos.
- Vários algoritmos.
- Ajuste de algoritmo.
- Métodos de conjunto.
Também se pode perguntar: como podemos melhorar o modelo da floresta aleatória? Existem três abordagens gerais para melhorar um modelo de aprendizado de máquina existente:
- Use mais dados (de alta qualidade) e engenharia de recursos.
- Ajuste os hiperparâmetros do algoritmo.
- Experimente algoritmos diferentes.
Considerando isso, 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.
Como posso ser um modelo melhor?
- Adicione mais dados!
- Adicione mais recursos!
- Faça a seleção de recursos.
- Use regularização.
- Bagging é a abreviação de Bootstrap Aggregation.
- Boosting é um conceito um pouco mais complicado e depende do treinamento de vários modelos sucessivamente, cada um tentando aprender com os erros dos modelos que o precedem.
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