Was bedeutet Modellanpassung?
Was bedeutet Modellanpassung?

Video: Was bedeutet Modellanpassung?

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Video: Einfache Lineare Regression Basics | Statistik | Mathe by Daniel Jung 2024, November
Anonim

Ein Modell anpassen bedeutet dass Sie Ihren Algorithmus dazu bringen, die Beziehung zwischen Prädiktoren und Ergebnis zu lernen, damit Sie die zukünftigen Werte des Ergebnisses vorhersagen können. Also das Beste angepasstes Modell hat einen spezifischen Satz von Parametern, der das vorliegende Problem am besten definiert.

Zu wissen ist auch, warum wir ein Modell anpassen?

Wann wir passen das Modell was wir machst du wirklich ist Auswahl der Werte für m und b – die Steigung und der Achsenabschnitt. Der Punkt von passend zu das Modell ist um diese Gleichung zu finden – um die Werte von m und b zu finden, so dass y=mx+b eine Gerade beschreibt, die passt unsere beobachteten Daten gut.

Man kann sich auch fragen, was sind passende Daten? Datenanpassung ist der Prozess von passend zu Modelle zu Daten und Analyse der Genauigkeit der fit . Ingenieure und Wissenschaftler verwenden Datenanpassung Techniken, einschließlich mathematischer Gleichungen und nichtparametrischer Methoden, um erworbene zu modellieren Daten.

Was passiert außerdem bei einer Modellanpassung?

EIN fit modell (manchmal passendes Modell ) ist eine Person, die von einem Modedesigner oder Bekleidungshersteller verwendet wird, um die fit , Drapierung und visuelles Erscheinungsbild eines Designs auf einem "echten" Menschen, der effektiv als lebende Schaufensterpuppe fungiert.

Was ist Modellanpassung in der Regression?

Verwenden Regressionsmodell anpassen die Beziehung zwischen einer Reihe von Prädiktoren und einer kontinuierlichen Antwort unter Verwendung der Methode der kleinsten Quadrate zu beschreiben. Sie können Wechselwirkungs- und Polynomterme einbeziehen, schrittweise durchführen Rückschritt und transformieren verzerrte Daten.

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