Como você deve ajustar um modelo aos dados?
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Vídeo: Como você deve ajustar um modelo aos dados?

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Anonim

Adaptação do modelo é um procedimento que leva três etapas: Primeiro tu precisa de uma função que recebe um conjunto de parâmetros e retorna uma previsão dados definir. Segundo tu precisa de uma 'função de erro' que fornece um número que representa a diferença entre o seu dados e a do modelo previsão para qualquer conjunto de modelo parâmetros.

Da mesma forma, qual é o ajuste de um modelo aos dados?

A bondade de ajuste de uma estatística modelo descreve o quão bem ele se encaixa em um conjunto de observações. Medidas de bondade de ajuste normalmente resumem a discrepância entre os valores observados e os valores esperados sob o modelo em questão.

Em segundo lugar, o que significam os dados de ajuste? Modelo encaixe é uma medida de quão bem um modelo de aprendizado de máquina generaliza para semelhantes dados àquilo em que foi treinado. Um modelo que é Nós vamos- equipado produz resultados mais precisos. Um modelo que é superequipado combina com o dados muito perto. Um modelo que é underfitted não corresponde o suficiente.

Além disso, o que significa ajustar o modelo?

Apropriado uma modelo significa que você está fazendo seu algoritmo aprender a relação entre preditores e resultado para que possa prever os valores futuros do resultado. Então, o mais adequado modelo tem um conjunto específico de parâmetros que melhor define o problema em questão.

Como você sabe se um modelo é significativo?

O teste F geral determina se esta relação é estatisticamente significativo . Se o valor P para o teste F geral é menor que o seu significado nível, você pode concluir que o valor R-quadrado é significativamente diferente de zero.

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