Quels sont les paramètres de réglage ?

2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46

UNE paramètre de réglage (λ), parfois appelé une pénalité paramètre , contrôle la force du terme de pénalité dans la régression ridge et la régression lasso. Il s'agit essentiellement de la quantité de retrait, où les valeurs des données sont réduites vers un point central, comme la moyenne.

Par la suite, on peut aussi se demander, qu'est-ce que le réglage de modèle ?

Réglage est le processus de maximisation d'un des modèles performances sans surajustement ni création d'un écart trop élevé. Les hyperparamètres peuvent être considérés comme les « cadrans » ou les « boutons » d'un apprentissage automatique maquette . Le choix d'un ensemble approprié d'hyperparamètres est crucial pour maquette précision, mais peut être difficile en termes de calcul.

De plus, quelle est la différence entre un paramètre et un hyperparamètre ? Essentiellement, paramètres sont ceux que le « modèle » utilise pour faire des prédictions, etc. Par exemple, les coefficients de pondération dans un modèle de régression linéaire. Hyperparamètres sont ceux qui aident au processus d'apprentissage. Par exemple, le nombre de clusters dans K-Means, facteur de retrait dans Régression de crête.

À cet égard, quels sont les paramètres du modèle ?

UNE paramètre de modèle est une variable de configuration interne au maquette et dont la valeur peut être estimée à partir des données. Ils sont exigés par le maquette au moment de faire des prédictions. Leurs valeurs définissent la compétence du maquette sur ton problème. Ils sont estimés ou appris à partir de données.

Qu'est-ce que l'optimisation des paramètres ?

Paramètres d'optimisation . Un paramètre d'optimisation (ou une variable de décision, en termes de optimisation ) est un modèle paramètre être optimisé . Par exemple, le nombre d'infirmières à employer pendant le quart du matin dans une salle d'urgence peut être un paramètre d'optimisation dans un modèle d'hôpital.