Modèle de plaquage

Tests d`autocorrélation et d`autocorrélation partielle: ce sont des tests qui peuvent détecter un phénomène de corrélation dans le modèle. Ils sont généralement utilisés lors de l`analyse des séries chronologiques et des prévisions. Avec ces tests, vous pouvez détecter l`endroit où la corrélation se produit et supprimer les colonnes fortement corrélées. Principalement, la sélection des données et l`élagage se produit pendant la phase de préparation des données, où vous prenez soin de se débarrasser des mauvaises données en premier lieu. Là encore, il y a des problèmes avec les données, et leur pertinence pour les objectifs du modèle ML pendant la formation, les problèmes avec l`utilisation des algorithmes, et les erreurs dans les données qui se produisent tout au long. Effectivement, le modèle est testé pour le biais, la variance, les autocorrélations, et de nombreuses erreurs de ce type qui peuvent se produire lors de la finalisation du modèle. Avant de finaliser le modèle, certains tests définis sont effectués sur les données-ce sont des algorithmes de test qui détectent de telles erreurs. Lorsque l`algorithme d`apprentissage a le problème de biais élevé, travailler sur la réduction du biais entraînera la variance à monter, provoquant un problème de surajustement. Et, lorsque l`algorithme d`apprentissage souffre du problème de variance élevée, travailler sur la réduction de la variance entraînera le biais de monter, causant un problème de sous-ajustement. C`est là que le terme «trade off» entre en vigueur, comme la réduction juste le biais, n`améliorera pas le modèle, et vice versa. Le «Sweet Spot» est de débarquer les points de données à un endroit où il y a un biais optimal et une variance optimale.

Fondamentalement, trouver un modèle en ne prenant aucun des extrêmes tels qu`il altère précision. La plupart du temps, la planification et le choix de ces points sont les plus grands défis que les scientifiques et les analystes rencontrent. Site Web de welcom to JapanTackle.com. Voici Jun Sonoda, propriétaire de JapanTackle.com. J`apprécie sincèrement vos relations à long terme avec JapanTackle.com depuis 2002. Après avoir exécuté ces tests, vous revenez au modèle et apportez ces corrections, et approuvez le modèle en tant qu`ajustement, ou «bon». Mais, le meilleur de l`industrie ont trouvé des moyens dans lesquels de telles erreurs peuvent être évitées lors d`autres itérations. Il ya des multitudes d`erreurs qui peuvent se produire, mais nous allons explorer peu d`entre eux avec des tests et des solutions bien définies et les plus efficaces: la qualité du modèle formé est testée par la première formation du modèle en utilisant uniquement les données de formation, puis comparez ce modèle avec le modèle qui est formé avec les données de test. De cette manière, nous pouvons identifier les points de données qui apportent une meilleure prédiction. Il existe de nombreuses variantes de validation croisée: 100 échantillons, 60 de formation, 20 tests et les 20 dans le jeu de données de validation. Pendant la formation, vous calculez la précision du modèle.

Test est de tester la précision après l`entraînement du modèle. Pour déterminer un ajustement parfait pour le modèle, nous analysons comment les échantillons de test/points de données ont été pris en compte pour l`analyse du modèle. Lors de l`analyse à travers des millions de lignes, il est possible que vous essayez d`inclure tous les points de données, qu`ils soient pertinents ou non, ou franchir le seuil dans les précédents. Le nœud ici est de ne pas inclure chaque point de données à la perfection, ni voyager très loin de négliger les points de données lorsque vous essayez d`ajuster une courbe.

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