Si duhet të përshtatni një model me të dhënat?
Si duhet të përshtatni një model me të dhënat?

Video: Si duhet të përshtatni një model me të dhënat?

Video: Si duhet të përshtatni një model me të dhënat?
Video: Si ta beni me te shpejte nje Samsung | Celular.al | 2024, Nëntor
Anonim

Përshtatja e modelit është një procedurë që merr tre hapa: Së pari ju duhet një funksion që merr një grup parametrash dhe kthen një të parashikuar të dhëna vendosur. Së dyti ju keni nevojë për një 'funksion gabimi' që ofron një numër që përfaqëson ndryshimin midis tuaj të dhëna dhe e modeles parashikimi për çdo grup të caktuar të model parametrave.

Përkatësisht, cila është përshtatja e një modeli me të dhënat?

Mirësia e përshtatet të një statistikore model përshkruan se sa mirë i përshtatet një grupi vëzhgimesh. Masat e mirësisë së përshtatet në mënyrë tipike përmbledh mospërputhjen midis vlerave të vëzhguara dhe vlerave të pritura nën model në fjalë.

Së dyti, çfarë do të thotë përshtatja e të dhënave? Model përshtatja është një masë se sa mirë përgjithësohet një model i mësimit të makinës në të ngjashme të dhëna ndaj asaj mbi të cilën është trajnuar. Një model që është mire- të pajisura jep rezultate më të sakta. Një model që është ndeshjet e tepërta të dhëna shumë afër. Një model që është i pamjaftueshëm nuk përputhet mjaftueshëm.

Përveç kësaj, çfarë do të thotë përshtatja me modelin?

Përshtatje a model do të thotë që po e bëni algoritmin tuaj të mësojë marrëdhënien midis parashikuesve dhe rezultatit në mënyrë që të mund të parashikoni vlerat e ardhshme të rezultatit. Pra, më i përshtatshmi model ka një grup specifik parametrash që përcaktojnë më së miri problemin në fjalë.

Si e dini nëse një model është i rëndësishëm?

Testi i përgjithshëm F përcakton nëse kjo marrëdhënie është statistikisht domethënëse . Nëse vlera P për testin e përgjithshëm F është më e vogël se e juaja rëndësinë niveli, mund të konkludoni se vlera R-katrore është në mënyrë të konsiderueshme të ndryshme nga zero.

Recommended: