Video: ¿Qué son los parámetros de ajuste?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2023-12-15 23:45
A parámetro de ajuste (λ), a veces llamado penalización parámetro , controla la fuerza del término de penalización en regresión de cresta y regresión de lazo. Es básicamente la cantidad de contracción, donde los valores de los datos se reducen hacia un punto central, como la media.
Posteriormente, también cabe preguntarse, ¿qué es el tuning de modelos?
Afinación es el proceso de maximizar un modelo rendimiento sin sobreajustar o crear una variación demasiado alta. Los hiperparámetros se pueden considerar como los "diales" o "botones" de un aprendizaje automático modelo . Elegir un conjunto apropiado de hiperparámetros es crucial para modelo precisión, pero puede ser un desafío computacional.
Además, ¿cuál es la diferencia entre un parámetro y un hiperparámetro? Básicamente, parámetros son los que utiliza el "modelo" para hacer predicciones, etc. Por ejemplo, los coeficientes de ponderación en un modelo de regresión lineal. Hiperparámetros son los que ayudan con el proceso de aprendizaje. Por ejemplo, número de clústeres en K-medias, factor de contracción en Regresión de crestas.
En este sentido, ¿qué son los parámetros del modelo?
A parámetro del modelo es una variable de configuración que es interna a la modelo y cuyo valor se puede estimar a partir de los datos. Son requeridos por el modelo al hacer predicciones. Estos valores definen la habilidad del modelo en tu problema. Se estiman o se extraen de los datos.
¿Qué es la optimización de parámetros?
Parámetros de optimización . Un parámetro de optimización (o una variable de decisión, en términos de mejoramiento ) es un modelo parámetro ser optimizado . Por ejemplo, la cantidad de enfermeras a emplear durante el turno de la mañana en una sala de emergencias puede ser una parámetro de optimización en un modelo de un hospital.
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