Hur ska man anpassa en modell till data?

2024 Författare: Miles Stephen | [email protected]. Senast ändrad: 2023-12-15 23:40

Modellbeslag är en procedur som tar tre steg: Först du behöver en funktion som tar in en uppsättning parametrar och returnerar en förutspådd data uppsättning. Andra du behöver en "felfunktion" som ger ett nummer som representerar skillnaden mellan dina data och den modellens förutsägelse för en given uppsättning av modell parametrar.

På motsvarande sätt, vad passar en modell till data?

Godheten av passa av en statistik modell beskriver hur väl den passar en uppsättning observationer. Mått på godhet av passa sammanfattar vanligtvis diskrepansen mellan observerade värden och värdena som förväntas under modell i fråga.

För det andra, vad betyder passningsdata? Modell passande är ett mått på hur väl en maskininlärningsmodell generaliserar till liknande data till det som den utbildades på. En modell som är väl- inpassad ger mer exakta resultat. En modell som är övermonterad matchar data för nära. En modell som är undermonterad matchar inte tillräckligt nära.

Utöver detta, vad betyder det att passa modellen?

Passande a modell betyder att du får din algoritm att lära sig förhållandet mellan prediktorer och utfall så att du kan förutsäga de framtida värdena för utfallet. Så bäst passade modell har en specifik uppsättning parametrar som bäst definierar problemet.

Hur vet man om en modell är betydelsefull?

Det övergripande F-testet avgör om detta samband är statistiskt signifikant . Om P-värdet för det totala F-testet är mindre än ditt betydelse nivå, kan du dra slutsatsen att R-kvadratvärdet är väsentligt skiljer sig från noll.