Hoe moet je een model aan data aanpassen?
Hoe moet je een model aan data aanpassen?

Video: Hoe moet je een model aan data aanpassen?

Video: Hoe moet je een model aan data aanpassen?
Video: Power BI - Meerdere datasets & visualisaties 2024, November
Anonim

Model fitting is een procedure die drie stappen omvat: Ten eerste jij een functie nodig hebt die een reeks parameters opneemt en een voorspelde retourneert gegevens set. Tweede jij een 'foutfunctie' nodig hebt die een getal geeft dat het verschil aangeeft tussen uw gegevens en de model's voorspelling voor een bepaalde set van model - parameters.

Dienovereenkomstig, wat is de pasvorm van een model voor gegevens?

De goedheid van fit van een statistische model - beschrijft hoe goed het past bij een reeks waarnemingen. Maatregelen van goedheid van fit vatten doorgaans de discrepantie tussen waargenomen waarden en de verwachte waarden onder de model - in kwestie.

Ten tweede, wat betekenen pasgegevens? Model passen is een maatstaf voor hoe goed een machine learning-model generaliseert naar soortgelijk gegevens waarop het is getraind. Een model dat is goed- gemonteerd nauwkeurigere resultaten oplevert. Een model dat is overfit past bij de gegevens te nauw. Een model dat is ondermaats komt niet nauw genoeg overeen.

Wat betekent daarnaast fit the model?

Fitting een model betekent dat u uw algoritme de relatie tussen voorspellers en uitkomst laat leren, zodat u de toekomstige waarden van de uitkomst kunt voorspellen. Dus de best passende model - heeft een specifieke set parameters die het probleem het beste definieert.

Hoe weet je of een model significant is?

De algehele F-test bepaalt of deze relatie statistisch is significant . Indien de P-waarde voor de totale F-toets is kleiner dan uw betekenis niveau, kun je concluderen dat de R-kwadraatwaarde is aanzienlijk anders dan nul.

Aanbevolen: