Vidéo: Qu'est-ce que la dérive de modèle dans l'apprentissage automatique ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. En analyse prédictive et apprentissage automatique , le concept dérive signifie que les propriétés statistiques de la variable cible, que le maquette essaie de prédire, de changer au fil du temps de manière imprévue. Cela pose des problèmes car les prédictions deviennent moins précises avec le temps
A côté de cela, qu'est-ce que la dérive de modèle ?
Dérive du modèle est la deuxième étape du cycle de Kuhn. Le cycle commence en Sciences normales où un domaine a un maquette de compréhension (son paradigme) qui fonctionne. Les maquette permet aux membres d'un domaine de résoudre des problèmes d'intérêt.
Deuxièmement, quelle est la dérive dans la collecte de données ? Mais une chose qui vous laisse enchaîné à votre écran est dérive des données . Dérive des données est la somme de Les données changements - pensez aux interactions mobiles, aux journaux de capteurs et aux flux de clics Web - qui ont commencé leur vie sous la forme d'ajustements commerciaux bien intentionnés ou de mises à jour du système, comme l'explique plus en détail le contributeur CMSWire, Girish Pancha.
De même, on se demande, qu'est-ce que la détection de dérive ?
Un problème émergent dans les flux de données est le détection de conception dérive . Dans ce travail, nous définissons une méthode pour détection concept dérive , même en cas de changement progressif lent. Il est basé sur la distribution estimée des distances entre les erreurs de classification.
Qu'est-ce que la dérive conceptuelle dans l'exploration de flux de données ?
Dérive de concept en apprentissage automatique et exploration de données fait référence au changement dans les relations entre l'entrée et la sortie Les données dans le problème sous-jacent au fil du temps. Dans d'autres domaines, ce changement peut être appelé "décalage de covariable", "décalage d'ensemble de données" ou "non-stationnarité".
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