Публикации по теме 'model-validation'
ПРОВЕРКА МОДЕЛИ-гиперпараметр
ПРОВЕРКА МОДЕЛИ-гиперпараметр
Проверка модели относится к процессу подтверждения того, что модель достигает намеченной цели, насколько эффективна наша модель.
1- Метод удержания
Удержание — это когда вы разделяете свой набор данных на «обучающий» и «тестовый» наборы. Учебный набор — это то, на чем обучается модель, а тестовый набор используется, чтобы увидеть, насколько хорошо эта модель работает с невидимыми данными. Обычное разделение при использовании метода задержки..
Метрика оценки RdR для оценки моделей прогнозирования временных рядов
В этом тексте я предложу вам экспериментальный метод для оценки эффективности моделей прогнозирования временных рядов, но прежде мы быстро рассмотрим популярные методы оценки временных рядов:
MAE, RMSE и AIC Средняя точность прогноза Предупреждение: модель временных рядов ОЦЕНОЧНАЯ ЛОВУШКА! Эталонный показатель RdR
Этот новый метод оценки RdR даст несколько преимуществ, таких как возможность:
Сравните модели вместе и выберите лучшую Облегчить объяснение менеджеру или..
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..