Come si dovrebbe adattare un modello ai dati?
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Video: Come si dovrebbe adattare un modello ai dati?

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Video: 36. Regressione: bontà d'adattamento e indice di determinazione 2024, Novembre
Anonim

Adattamento del modello è una procedura che richiede tre passaggi: Primo tu bisogno di una funzione che accetta un insieme di parametri e restituisce un valore previsto dati set. Secondo tu bisogno di una "funzione di errore" che fornisca un numero che rappresenti la differenza tra il tuo dati e il Modelli previsione per un dato insieme di modello parametri.

Di conseguenza, qual è l'adattamento di un modello ai dati?

La bontà di in forma di una statistica modello descrive come si adatta bene a una serie di osservazioni. Misure di bontà di in forma tipicamente riassumono la discrepanza tra i valori osservati e i valori attesi sotto il modello in questione.

In secondo luogo, cosa significano dati di adattamento? Modello il montaggio è una misura di quanto bene un modello di apprendimento automatico generalizza a simili dati a quello su cui è stato addestrato. Un modello che è bene- montato produce risultati più precisi. Un modello che è sovrapposto corrisponde al dati troppo da vicino. Un modello che è sottoadatto non corrisponde abbastanza da vicino.

Oltre a questo, cosa significa adattarsi al modello?

Raccordo un modello significa che stai facendo apprendere al tuo algoritmo la relazione tra predittori e risultato in modo da poter prevedere i valori futuri del risultato. Quindi il meglio montato modello dispone di un insieme specifico di parametri che definisce al meglio il problema in questione.

Come si fa a sapere se un modello è significativo?

Il test F complessivo determina se questa relazione è statisticamente significativo . Se il valore P per il test F complessivo è inferiore al tuo significato livello, puoi concludere che il valore R-quadrato è in modo significativo diverso da zero.

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