Vidéo: Comment adapter un modèle aux données ?
2024 Auteur: Miles Stephen | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:36
Ajustement du modèle est une procédure qui se déroule en trois étapes: tu besoin d'une fonction qui prend un ensemble de paramètres et renvoie une valeur prédite Les données ensemble. Seconde tu besoin d'une « fonction d'erreur » qui fournit un nombre représentant la différence entre votre Les données et le des modèles prédiction pour un ensemble donné de maquette paramètres.
En conséquence, quel est l'ajustement d'un modèle aux données ?
La bonté de ajuster d'une statistique maquette décrit dans quelle mesure il correspond à un ensemble d'observations. Mesures de bonté de ajuster résument généralement l'écart entre les valeurs observées et les valeurs attendues dans le maquette Dans la question.
Deuxièmement, que signifient les données d'ajustement ? Modèle le montage est une mesure de la façon dont un modèle d'apprentissage automatique se généralise à des Les données à celui sur lequel il a été formé. Un modèle qui est bien- équipé produit des résultats plus précis. Un modèle qui est suréquipé correspond à la Les données trop près. Un modèle qui est sous-équipé ne correspond pas assez étroitement.
A côté de cela, que signifie l'ajustement du modèle ?
Raccord une modèle signifie que vous faites en sorte que votre algorithme apprenne la relation entre les prédicteurs et le résultat afin que vous puissiez prédire les valeurs futures du résultat. Donc le mieux équipé maquette a un ensemble spécifique de paramètres qui définit le mieux le problème à résoudre.
Comment savoir si un modèle est significatif ?
Le test F global détermine si cette relation est statistiquement important . Si la valeur P pour le test F global est inférieure à votre importance niveau, vous pouvez conclure que la valeur R au carré est significativement différent de zéro.
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