چگونه باید یک مدل را با داده ها تطبیق دهید؟

2024 نویسنده: Miles Stephen | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2023-12-15 23:35

مناسب مدل رویه ای است که سه مرحله را طی می کند: اول شما به تابعی نیاز دارید که مجموعه ای از پارامترها را دریافت کند و یک پیش بینی شده را برگرداند داده ها تنظیم. دومین شما به یک "عملکرد خطا" نیاز دارید که عددی را نشان دهد که تفاوت بین شما را نشان می دهد داده ها و مدل ها پیش بینی برای هر مجموعه ای از مدل مولفه های.

به همین ترتیب، تناسب یک مدل با داده ها چیست؟

خوبی های مناسب از یک آمار مدل توضیح می دهد که چقدر با مجموعه ای از مشاهدات مطابقت دارد. اقدامات نیکویی از مناسب معمولاً اختلاف بین مقادیر مشاهده شده و مقادیر مورد انتظار در زیر را خلاصه می کند مدل در سوال.

ثانیا، برازش داده ها به چه معناست؟ مدل مناسب است معیاری برای تعمیم یک مدل یادگیری ماشینی به موارد مشابه داده ها به چیزی که در آن آموزش داده شده است. مدلی که است خوب- نصب شده نتایج دقیق تری ایجاد می کند. مدلی که است بیش از حد مطابقت دارد داده ها خیلی نزدیک مدلی که است کم نصب به اندازه کافی مطابقت ندارد.

علاوه بر این، تناسب مدل به چه معناست؟

مناسب آ مدل یعنی که در حال ساختن الگوریتم خود هستید که رابطه بین پیش بینی کننده ها و نتیجه را یاد بگیرد تا بتوانید مقادیر آینده نتیجه را پیش بینی کنید. بنابراین مناسب ترین مدل دارای مجموعه خاصی از پارامترها است که به بهترین نحو مشکل موجود را تعریف می کند.

چگونه متوجه می شوید که یک مدل قابل توجه است؟

آزمون F کلی تعیین می کند که آیا این رابطه از نظر آماری است یا خیر قابل توجه . اگر مقدار P برای آزمون F کلی کمتر از شما است اهمیت سطح، می توانید نتیجه بگیرید که مقدار R-squared است به طور قابل ملاحظه متفاوت از صفر