Daftar Isi:

Apakah penyetelan model membantu meningkatkan akurasi?
Apakah penyetelan model membantu meningkatkan akurasi?

Video: Apakah penyetelan model membantu meningkatkan akurasi?

Video: Apakah penyetelan model membantu meningkatkan akurasi?
Video: 8 RAHASIA AKURASI SENAPAN ANGIN - The secret of airgun accuracy 2024, November
Anonim

Penyetelan model membantu meningkatkan ketepatan_.

Tujuan dari parameter penyetelan adalah untuk menemukan nilai optimal untuk setiap parameter untuk meningkatkan akurasi dari model . Untuk menyetel parameter ini, Anda harus memiliki pemahaman yang baik tentang makna ini dan dampaknya masing-masing pada model.

Selain itu, bagaimana model dapat meningkatkan akurasi?

Sekarang kita akan melihat cara yang telah terbukti untuk meningkatkan akurasi model:

  1. Tambahkan lebih banyak data. Memiliki lebih banyak data selalu merupakan ide yang bagus.
  2. Perlakukan nilai yang hilang dan Outlier.
  3. Rekayasa Fitur.
  4. Seleksi Fitur.
  5. Beberapa algoritma.
  6. Penyetelan Algoritma.
  7. Metode ansambel.

Orang mungkin juga bertanya, bagaimana kita dapat meningkatkan model Hutan Acak? Ada tiga pendekatan umum untuk meningkatkan model pembelajaran mesin yang ada:

  1. Gunakan lebih banyak data (berkualitas tinggi) dan rekayasa fitur.
  2. Tune hyperparameters dari algoritma.
  3. Coba algoritma yang berbeda.

Mempertimbangkan hal ini, apa itu penyetelan model?

Penyetelan adalah proses memaksimalkan modelnya kinerja tanpa overfitting atau menciptakan terlalu tinggi varians. Hyperparameters dapat dianggap sebagai "tombol" atau "kenop" dari pembelajaran mesin model . Memilih satu set yang tepat dari hyperparameters sangat penting untuk model akurasi, tetapi dapat menjadi tantangan komputasi.

Bagaimana saya bisa menjadi model yang lebih baik?

  1. Tambahkan Lebih Banyak Data!
  2. Tambahkan Lebih Banyak Fitur!
  3. Lakukan Seleksi Fitur.
  4. Gunakan Regularisasi.
  5. Bagging adalah singkatan dari Bootstrap Aggregation.
  6. Meningkatkan adalah konsep yang sedikit lebih rumit dan bergantung pada pelatihan beberapa model berturut-turut masing-masing mencoba belajar dari kesalahan model sebelumnya.

Direkomendasikan: