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Video: ¿El ajuste del modelo ayuda a aumentar la precisión?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2023-12-15 23:45
El ajuste del modelo ayuda a aumentar la exactitud_.
El objetivo del parámetro Afinación es encontrar el valor óptimo para cada parámetro a mejorar la precisión de El modelo . Para ajustar estos parámetros, debe tener una buena comprensión de estos significados y su impacto individual en modelo.
Además, ¿cómo pueden los modelos mejorar la precisión?
Ahora veremos la forma comprobada de mejorar la precisión de un modelo:
- Agrega más datos. Tener más datos siempre es una buena idea.
- Trate los valores perdidos y atípicos.
- Ingeniería de funciones.
- Selección de características.
- Múltiples algoritmos.
- Ajuste del algoritmo.
- Métodos de conjunto.
Uno también puede preguntarse, ¿cómo podemos mejorar el modelo Random Forest? Hay tres enfoques generales para mejorar un modelo de aprendizaje automático existente:
- Utilice más datos (de alta calidad) y funciones de ingeniería.
- Ajusta los hiperparámetros del algoritmo.
- Prueba diferentes algoritmos.
Teniendo esto en cuenta, ¿qué es el ajuste de modelo?
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.
¿Cómo puedo ser un mejor modelo?
- ¡Agregue más datos!
- ¡Agregue más funciones!
- Hacer selección de funciones.
- Utilice la regularización.
- Bagging es la abreviatura de Bootstrap Aggregation.
- El impulso es un concepto un poco más complicado y se basa en entrenar varios modelos sucesivamente, cada uno tratando de aprender de los errores de los modelos que lo preceden.
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