როგორ უნდა მოარგოთ მოდელი მონაცემებს?

2024 ავტორი: Miles Stephen | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:37

მოდელის მორგება არის პროცედურა, რომელიც მოიცავს სამ ნაბიჯს: პირველი შენ საჭიროა ფუნქცია, რომელიც იღებს პარამეტრების ერთობლიობას და აბრუნებს წინასწარმეტყველებას მონაცემები კომპლექტი. მეორე შენ გჭირდებათ "შეცდომის ფუნქცია", რომელიც უზრუნველყოფს რიცხვს, რომელიც წარმოადგენს თქვენს შორის განსხვავებას მონაცემები და მოდელის პროგნოზი ნებისმიერი მოცემული ნაკრებისთვის მოდელი პარამეტრები.

შესაბამისად, რა შეესაბამება მოდელი მონაცემებს?

სიკეთე ჯდება სტატისტიკური მოდელი აღწერს, რამდენად კარგად ერგება დაკვირვების ერთობლიობას. სიკეთის ზომები ჯდება როგორც წესი, აჯამებს შეუსაბამობას დაკვირვებულ მნიშვნელობებსა და მოსალოდნელ მნიშვნელობებს შორის მოდელი კითხვაზე.

მეორეც, რას ნიშნავს მორგებული მონაცემები? მოდელი მორგება არის საზომი იმისა, თუ რამდენად კარგად არის განზოგადებული მანქანური სწავლის მოდელი მსგავსზე მონაცემები რომელზედაც ის იყო გაწვრთნილი. მოდელი, რომელიც არის კარგად- მორგებული იძლევა უფრო ზუსტ შედეგებს. მოდელი, რომელიც არის ზედმეტად მორგებული ემთხვევა მონაცემები ძალიან მჭიდროდ. მოდელი, რომელიც არის არასაკმარისი მორგება საკმარისად არ ემთხვევა.

ამას გარდა, რას ნიშნავს მოდელთან მორგება?

მორგება ა მოდელი ნიშნავს რომ თქვენ აიძულებთ თქვენს ალგორითმს ისწავლოს პროგნოზირებისა და შედეგს შორის ურთიერთობა ისე, რომ თქვენ შეგიძლიათ წინასწარ განსაზღვროთ შედეგის მომავალი მნიშვნელობები. ასე რომ, საუკეთესოდ მორგებული მოდელი აქვს პარამეტრების სპეციფიკური ნაკრები, რომელიც საუკეთესოდ განსაზღვრავს პრობლემას.

როგორ იცით, არის თუ არა მოდელი მნიშვნელოვანი?

საერთო F-ტესტი განსაზღვრავს არის თუ არა ეს კავშირი სტატისტიკურად მნიშვნელოვანი . თუ P მნიშვნელობა საერთო F-ტესტისთვის ნაკლებია ვიდრე თქვენი მნიშვნელობა დონეზე, შეგიძლიათ დაასკვნათ, რომ R-კვადრატის მნიშვნელობა არის მნიშვნელოვნად განსხვავდება ნულიდან.