Howtosignalprocessing
- Como escolho o modelo de dados certo?
- Como você avalia o melhor modelo?
- O que está escolhendo um modelo no aprendizado de máquina?
Como escolho o modelo de dados certo?
Quatro aspectos podem ser usados para selecionar um modelo: tipos de dados e formato; Aprendendo paradigma ou domínio; Tipo de problema; Use exemplos de casos. O uso desses aspectos para selecionar algoritmos apropriados reduzirá a opção para um pequeno grupo e geralmente para um único.
Como você avalia o melhor modelo?
As três principais métricas usadas para avaliar um modelo de classificação são precisão, precisão e recall. A precisão é definida como a porcentagem de previsões corretas para os dados do teste. Pode ser calculado facilmente dividindo o número de previsões corretas pelo número de previsões totais.
O que está escolhendo um modelo no aprendizado de máquina?
A seleção de modelo refere -se aos proces de escolher o modelo que melhor generaliza. Conjuntos de treinamento e validação são usados para simular dados invisíveis. O excesso de ajuste acontece quando nosso modelo tem um bom desempenho em nosso conjunto de dados de treinamento, mas generaliza mal.
