Wie sollte ein Modell an Daten angepasst werden?

2024 Autor: Miles Stephen | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:32

Modellanpassung ist ein Verfahren, das drei Schritte umfasst: Erstens Sie benötigen eine Funktion, die eine Reihe von Parametern aufnimmt und ein vorhergesagtes. zurückgibt Daten einstellen. Sekunde Sie Sie benötigen eine 'Fehlerfunktion', die eine Zahl liefert, die den Unterschied zwischen Ihren Daten und der Modells Vorhersage für jede gegebene Menge von Modell Parameter.

Wie ist dementsprechend die Anpassung eines Modells an die Daten?

Die Güte von fit einer statistischen Modell beschreibt, wie gut es zu einer Reihe von Beobachtungen passt. Gütemaße von fit fassen typischerweise die Diskrepanz zwischen den beobachteten Werten und den erwarteten Werten zusammen Modell fraglich.

Zweitens, was bedeuten Anpassungsdaten? Modell passend ist ein Maß dafür, wie gut ein Modell des maschinellen Lernens auf ähnliches verallgemeinert Daten zu dem, worauf es trainiert wurde. Ein Modell, das ist Gut- tailliert führt zu genaueren Ergebnissen. Ein Modell, das ist overfitted passt zu den Daten zu eng. Ein Modell, das ist underfitted stimmt nicht genau genug überein.

Was bedeutet außerdem, dass das Modell passt?

Passend zu ein Modell 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 am besten geeignet Modell hat einen spezifischen Satz von Parametern, der das vorliegende Problem am besten definiert.

Woher wissen Sie, ob ein Modell signifikant ist?

Der Gesamt-F-Test bestimmt, ob diese Beziehung statistisch wesentlich . Wenn der P-Wert für den gesamten F-Test ist kleiner als Ihr Bedeutung können Sie schlussfolgern, dass der R-Quadrat-Wert bedeutend verschieden von null.