Hvordan skal man tilpasse en model til data?
Hvordan skal man tilpasse en model til data?

Video: Hvordan skal man tilpasse en model til data?

Video: Hvordan skal man tilpasse en model til data?
Video: Fitting a line to data | Regression | Probability and Statistics | Khan Academy 2024, November
Anonim

Model montering er en procedure, der tager tre trin: Først du brug for en funktion, der tager et sæt parametre ind og returnerer en forudsagt data sæt. Sekund du brug for en 'fejlfunktion', der giver et tal, der repræsenterer forskellen mellem dine data og modellens forudsigelse for et givet sæt af model parametre.

Tilsvarende, hvad passer en model til data?

Godheden af passe af en statistik model beskriver, hvor godt det passer til et sæt observationer. Mål for godhed af passe opsummerer typisk uoverensstemmelsen mellem observerede værdier og de forventede værdier under model der er tale om.

For det andet, hvad betyder tilpasningsdata? Model montering er et mål for, hvor godt en maskinlæringsmodel generaliserer til lignende data til det, den blev trænet på. En model der er godt- monteret giver mere præcise resultater. En model der er overfitted matcher data for tæt på. En model der er underfitted matcher ikke tæt nok.

Udover dette, hvad betyder passe til modellen?

Montering -en model betyder at du får din algoritme til at lære forholdet mellem prædiktorer og udfald, så du kan forudsige de fremtidige værdier af resultatet. Så det passer bedst model har et specifikt sæt af parametre, som bedst definerer det aktuelle problem.

Hvordan ved man, om en model er vigtig?

Den overordnede F-test afgør, om denne sammenhæng er statistisk væsentlig . Hvis P-værdien for den samlede F-test er mindre end din betydning niveau, kan du konkludere, at R-kvadratværdien er væsentligt forskellig fra nul.

Anbefalede: