आपको डेटा के लिए एक मॉडल कैसे फिट करना चाहिए?

2024 लेखक: Miles Stephen | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:36

मॉडल फिटिंग एक प्रक्रिया है जिसमें तीन चरण होते हैं: पहला आप एक फ़ंक्शन की आवश्यकता होती है जो मापदंडों के एक सेट को लेता है और एक अनुमानित रिटर्न देता है आंकड़े सेट। दूसरा आप एक 'त्रुटि फ़ंक्शन' की आवश्यकता है जो आपके बीच के अंतर का प्रतिनिधित्व करने वाली संख्या प्रदान करता है आंकड़े और यह मॉडल किसी दिए गए सेट के लिए भविष्यवाणी आदर्श पैरामीटर।

इसके अनुरूप, डेटा के लिए एक मॉडल का क्या फिट है?

की भलाई फिट एक सांख्यिकीय का आदर्श वर्णन करता है कि यह प्रेक्षणों के समुच्चय में कितनी अच्छी तरह फिट बैठता है। की अच्छाई के उपाय फिट आम तौर पर देखे गए मूल्यों और के तहत अपेक्षित मूल्यों के बीच विसंगति को संक्षेप में प्रस्तुत करता है आदर्श प्रश्न में।

दूसरे, फिटिंग डेटा का क्या अर्थ है? आदर्श फिटिंग है एक मशीन लर्निंग मॉडल कितनी अच्छी तरह से समान है, इसका एक उपाय आंकड़े जिस पर उसे प्रशिक्षण दिया गया था। एक मॉडल जो है कुंआ- फिट अधिक सटीक परिणाम देता है। एक मॉडल जो है ओवरफिटेड मैच आंकड़े बहुत करीब। एक मॉडल जो है अंडरफिटेड काफी करीब से मेल नहीं खाता।

इसके अलावा, फिट मॉडल का क्या मतलब है?

फिटिंग ए मॉडल का अर्थ है कि आप अपने एल्गोरिथम को भविष्यवक्ताओं और परिणाम के बीच के संबंध को सीख रहे हैं ताकि आप परिणाम के भविष्य के मूल्यों की भविष्यवाणी कर सकें। तो सबसे अच्छा फिट आदर्श मापदंडों का एक विशिष्ट सेट है जो समस्या को सबसे अच्छी तरह से परिभाषित करता है।

आपको कैसे पता चलेगा कि कोई मॉडल महत्वपूर्ण है?

समग्र एफ-परीक्षण यह निर्धारित करता है कि क्या यह संबंध सांख्यिकीय रूप से है सार्थक . अगर समग्र F-परीक्षण के लिए P मान आपके से कम है महत्व स्तर, आप यह निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि R-वर्ग मान है काफी शून्य से भिन्न।