Làm thế nào bạn nên phù hợp với một mô hình với dữ liệu?

2024 Tác giả: Miles Stephen | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-15 23:42

Phù hợp mô hình là một thủ tục bao gồm ba bước: Đầu tiên bạn cần một hàm nhận vào một tập hợp các tham số và trả về một dữ liệu bộ. Thứ hai bạn cần một 'hàm lỗi' cung cấp một số thể hiện sự khác biệt giữa dữ liệu và người mẫu dự đoán cho bất kỳ tập hợp người mẫu thông số.

Tương ứng, sự phù hợp của một mô hình với dữ liệu là gì?

Sự tốt lành của Phù hợp của một thống kê người mẫu mô tả mức độ phù hợp của nó với một tập hợp các quan sát. Các thước đo mức độ tốt của Phù hợp thường tóm tắt sự khác biệt giữa các giá trị được quan sát và các giá trị được mong đợi trong người mẫu trong câu hỏi.

Thứ hai, dữ liệu phù hợp có nghĩa là gì? Người mẫu phù hợp là một thước đo về mức độ tổng quát của một mô hình học máy tương tự dữ liệu mà nó đã được đào tạo. Một mô hình mà Là ổn- vừa vặn tạo ra kết quả chính xác hơn. Một mô hình mà Là overfitted phù hợp với dữ liệu quá chặt chẽ. Một mô hình mà Là trang phục không phù hợp đủ chặt chẽ.

Bên cạnh đó, mô hình phù hợp có ý nghĩa gì?

Phù hợp Một mô hình có nghĩa là rằng bạn đang làm cho thuật toán của mình tìm hiểu mối quan hệ giữa các yếu tố dự đoán và kết quả để bạn có thể dự đoán các giá trị trong tương lai của kết quả. Vì vậy, trang bị tốt nhất người mẫu có một bộ thông số cụ thể xác định rõ nhất vấn đề.

Làm thế nào để bạn biết nếu một mô hình là quan trọng?

Kiểm định F tổng thể xác định xem mối quan hệ này có phải là thống kê hay không có ý nghĩa . Nếu như giá trị P cho bài kiểm tra F tổng thể nhỏ hơn giá trị của bạn ý nghĩa , bạn có thể kết luận rằng giá trị bình phương R là đáng kể khác 0.