Kokie yra derinimo parametrai?
Kokie yra derinimo parametrai?

Video: Kokie yra derinimo parametrai?

Video: Kokie yra derinimo parametrai?
Video: Методы производственного анализа. Бережливое производство 2024, Lapkritis
Anonim

A derinimo parametras (λ), kartais vadinamas bausme parametras , kontroliuoja baudos termino stiprumą keteros regresijoje ir laso regresijoje. Iš esmės tai yra susitraukimo dydis, kai duomenų reikšmės sumažinamos iki centrinio taško, pavyzdžiui, vidurkio.

Vėliau taip pat galima paklausti, kas yra modelio derinimas?

Derinimas yra maksimizavimo procesas a modelio našumą nepermontuojant arba nesukuriant per didelės dispersijos. Hiperparametrai gali būti laikomi mašininio mokymosi „ratukais“arba „rankenėlėmis“. modelis . Labai svarbu pasirinkti tinkamą hiperparametrų rinkinį modelis tikslumas, bet gali būti sudėtingas skaičiavimas.

Be to, kuo skiriasi parametras ir hiperparametras? Iš esmės, parametrus yra tie, kuriuos „modelis“naudoja darydamas prognozes ir pan. Pavyzdžiui, svorio koeficientai a tiesinės regresijos modelis. Hiperparametrai yra tie, kurie padeda mokymosi procese. Pavyzdžiui, klasterių skaičius in K reiškia, susitraukimo koeficientas in Ridžo regresija.

Kokie yra modelio parametrai šiuo atžvilgiu?

A modelio parametras yra konfigūracijos kintamasis, kuris yra vidinis modelis ir kurių vertę galima įvertinti iš duomenų. Jų reikalauja modelis darant prognozes. Jos vertybės apibrėžia įgūdžius modelis apie tavo problemą. Jie yra įvertinti arba išmokti iš duomenų.

Kas yra parametrų optimizavimas?

Optimizavimo parametrai . An optimizavimo parametras (arba sprendimo kintamasis, atsižvelgiant į optimizavimas ) yra modelis parametras būti optimizuotas . Pavyzdžiui, slaugytojų, kurias reikia įdarbinti per rytinę pamainą greitosios pagalbos skyriuje, skaičius gali būti optimizavimo parametras ligoninės modelyje.

Rekomenduojamas: