Howtosignalprocessing
- Jak wybrać odpowiedni model danych?
- Jak oceniasz najlepszy model?
- Co wybiera model uczenia maszynowego?
Jak wybrać odpowiedni model danych?
Do wyboru modelu i formatu danych można użyć czterech aspektów; Paradygmat uczenia się lub domena; Typ problemu; Przykłady przypadków użycia. Korzystanie z tych aspektów do wyboru odpowiednich algorytmów zmniejszy wybór do małej grupy i często do jednej.
Jak oceniasz najlepszy model?
Trzy główne wskaźniki zastosowane do oceny modelu klasyfikacji to dokładność, precyzja i wycofanie. Dokładność jest zdefiniowana jako procent prawidłowych prognoz dla danych testowych. Można go łatwo obliczyć, dzieląc liczbę prawidłowych prognoz przez liczbę całkowitej prognozy.
Co wybiera model uczenia maszynowego?
Wybór modelu odnosi się do procesów wyboru modelu, który najlepiej uogólnia. Zestawy szkoleniowe i walidacyjne służą do symulacji niewidzialnych danych. Nadmierne dopasowanie ma miejsce, gdy nasz model dobrze sobie radzi z naszym zestawem danych szkoleniowych, ale słabo uogólnia.
