Video: ¿Qué es la deriva del modelo en el aprendizaje automático?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2023-12-15 23:45
De Wikipedia, la enciclopedia libre. En analítica predictiva y aprendizaje automático , el concepto deriva significa que las propiedades estadísticas de la variable objetivo, que el modelo está tratando de predecir, cambiar con el tiempo de formas imprevistas. Esto causa problemas porque las predicciones se vuelven menos precisas a medida que pasa el tiempo.
Además de esto, ¿qué es la deriva del modelo?
Desviación del modelo es el segundo paso del ciclo de Kuhn. El ciclo comienza en la ciencia normal, donde un campo tiene un modelo de comprensión (su paradigma) que funciona. los modelo permite a los miembros de un campo resolver problemas de interés.
En segundo lugar, ¿cuál es la deriva en la recopilación de datos? Pero una cosa que te deja encadenado a tu pantalla es deriva de datos . Deriva de datos es la suma de datos cambios (piense en interacciones móviles, registros de sensores y flujos de clics web) que comenzaron como ajustes comerciales bien intencionados o actualizaciones del sistema, como explica con mayor detalle el colaborador de CMSWire, Girish Pancha.
De manera similar, se pregunta, ¿qué es la detección de deriva?
Un problema emergente en los flujos de datos es el detección de concepto deriva . En este trabajo definimos un método para detector concepto deriva , incluso en el caso de un cambio gradual lento. Se basa en la distribución estimada de las distancias entre los errores de clasificación.
¿Qué es la deriva de conceptos en la minería de flujos de datos?
Deriva del concepto en aprendizaje automático y procesamiento de datos se refiere al cambio en las relaciones entre entrada y salida datos en el problema subyacente a lo largo del tiempo. En otros dominios, este cambio puede denominarse "cambio de covariables", "cambio de conjunto de datos" o "no estacionariedad".
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