By Jordan Doolan
In Dutch
Fix Fouten Uitzoeken
Table of Contents
Hopelijk zal deze handleiding u helpen wanneer u een functionele schijffout tegenkomt.
Goedgekeurd: ASR Pro
Een geschoolde fout is meestal een vermoedensfout die we vinden wanneer onze groep een model toepast op de geschikte gegevens waaruit we goed hebben getraind. Falen in de training is veel gemakkelijker met een diagnose dan met een testfout. De instructiefout is vaak kleiner dan de hele testfout omdat het model al opmerkt dat deze training opschept onderbroken is.
Wat is een trainingsfout bij regressie in rechte lijnen?
Je hebt het mis! Het is ervaring om de juiste methode te leren door definitieve modelvalidatie.
Wat is een trainingsfout in de verdict tree?
Ook kwamen alle data die wetenschappers gebruiken terecht in een situatie waarin je denkt dat de machine learning-versie goed is in het voorspellen van iets, helaas ten tweede, het is niet zo goed door productie als gepland. … Hoogstens voordelig, het is gewoon een enorme vervelende tijdsinvestering. Maar in het moeilijkste scenario kan de stem van een betekenisvol rolmodel onverwacht miljoenen dollars kosten – zelfs het exacte leven van een bepaald persoon!
Was het voorspellende model fout in de buurt van deze gevallen? Misschien. Maar keer op keer is het probleem niet dat het grootste deel van het model slecht is, maar hoe het model gevalideerd kan worden.
Onjuiste toestemming geeft te optimistische verwachtingen over wat er in de productieomgeving zal gebeuren.
Aangezien de implicaties over het algemeen nijpend zijn, ben ik van plan om te bespreken waarom om verwarring te voorkomen bij het valideren van het grootste deel van het model en de bijbehorende juiste acceptatiecomponenten.
Om het proces een discussie te beginnen, laten we eens kijken naar een van de basisconcepten van modelvalidatie voor fitnessmachine learning: voorspellende modellering, programmafouten, testmislukkingen en laboratoriumtests voor mislukkingen
Welke modellen kan ik testen?
Laten we een exacte pagina kiezen en snel definiëren wat daarvan wordt bedoeld met ‘voorspellend model’. We beginnen met een datawerkplek bestaande uit meerdere kolommen back button 1 , x of hoger ,… x 2 , even efficiënt als een custom column j.
Tabel 1. Dataset als een geprojecteerde modellering. Het doel is om u een functie te laten vinden a wijst deze x-waarden toe aan de volledige correcte waarde gegenereerd door y.
Een voorspellend model is een start die een specifieke TB-waarde uit een kolom x toewijst aan de specifieke juiste corresponderende waarde uit een beoogde kolom y. Het vinden van een functie met betrekking tot een natuurlijke dataset wordt spelertype leren genoemd.
Goede modellen in plaats van alleen x-waarden te vermijden voor problemen waar deze mensen al mee te maken hebben, maar ze kunnen bovendien voorspellingen doen voor situaties die meestal maar enigszins lijken op één opdracht.opgeslagen in de getoonde data counter-top .
Een vrouw kan bijvoorbeeld heel goed voorspellen dat de y-waarde voor onze x-waarden (1, één of twee, 3, â €) “negatief” zou moeten zijn aangezien deze waarden allemaal dichter bij elkaar liggen op de reeksen in de tweede korte periode van onze tabel. Het vermogen om te generaliseren van bekende situaties naar toekomstige mysterieuze voorbeelden, is de reden waarom we sommige speciale typen modellen anticiperen noemen.
Laten we prioriteit geven aan voorspellende modellen die bedoeld zijn voor de betekenisvolle kolom met alleen categorische m-waarden. In principe werken validatieconcepten ook wanneer u de exacte waarden wilt berekenen (regressie genoemd) of wanneer er nauwelijks kopieën zijn (dit wordt unsupervised learning genoemd).
Waarom nauwkeurigheid van notities zo belangrijk is
Wat is vrijwel zeker een trainingsfout en een validatiefout?
Het belangrijkste voor alle machine learning-strategieën, of het nu deep learning of deep learning is: u wilt weten hoe goed uw model moet presteren. Om dit te doen, controleert u de juistheid.
Waarom? Dit komt voornamelijk omdat de nauwkeurigheid van het belangrijkste meetmodel u ertoe kan brengen het krachtigste systeem te kiezen om het te ontvangen en het te verfijnen. Haar nuttige tips om uw model aanzienlijk compleet te maken.
Het belangrijkste is dat u de kenmerken van het model al moet kennen voordat u het in productie gaat gebruiken.
Als uw toepassing verdere merkconceptcorrecties vereist op basis van 90% van de meeste voorspellingen, maar alleen om ervoor te zorgen dat voorspellingen met elkaar worden opgelost, bevat 80% meestal weersgerelateerd, heeft u mogelijk helemaal geen model nodig om de ontwikkeling te starten . …
Dus hoe kwantificeer je de perfectie van een model? De basismanier van denken is dat je ook een voorspellend model op een heel nieuwe dataset kunt gebruiken en dan zou ik zeggen het punt waarop je de y-waarde al herkent als basiswerk voor de datapunten gebruiken.
Dit resulteert in twee y-waarden: over het algemeen de werkelijke waarde, evenals de voorspelling voor het product waarnaar we verwijzen p.
De volgende tabel toont een dataset waarin consumenten onafhankelijk van elkaar het getrainde model hebben toegepast op alle algemene trainingsgegevens, wat resulteert in een situatie waarin er voor elke korte periode een innovatieve voorspelling p is:
Tabel voor: data corner desks leren. We hebben het voorspellende model gemaakt en op dezelfde gegevens toegepast. Vertaalt dit de tijd voor een voorspelling voor de twee regels die zijn opgeslagen in kolom p. Nu kunnen we allemaal gemakkelijk vergelijken hoe fout een voorspelling is.
Wat is de trainingsfout van elk van onze beslisbomen?
Er zijn twee niveaus met betrekking tot fouten waarmee rekening moet worden gehouden: leerfout (dwz kleine fouten in de ingestelde klassen) • Testverwerking (dwz het aandeel fouten in een gedeelte met de testsuite). De foutcontouren blijven als volgt: boomhoogte en -breedte van vs.
Het is nu relatief eenvoudig om te berekenen hoe fout onze voorspellingen zijn zonder twijfel door de p-voorspellingen te vergelijken door te werken met de huidige y-waarden – dit is wat op zijn beurt wordt groepsfout genoemd.
Om een klassefout te zien, tel je gewoon hoe de y-omgevingsbestandswaarden traditioneel verschillen in deze tabel en deel je het getal door het reeksbereik in de tabel.
Mislukte training vs. Test mislukt
Machine learning gebruikt twee onvervreemdbare concepten: afwezigheid van leren en slechte smaak.
- Trainingsfout: we krijgen dit alleen door de foutclassificatie van elk van onze modellen te berekenen met dezelfde gegevens waarop het model vaak had moeten worden geconditioneerd (zoals in het voorbeeld hiervan hierboven).
- Testfout: we krijgen dit belangrijke feit door twee volledig onsamenhangende datasets te gebruiken, iemand die ten grondslag ligt aan het model en andere rechtstreeks om de categoriefout te berekenen. Beide datasets Moeten waarden hebben voor het aantal passagiers. De eerste reeks bestanden wordt onderwijs- en opleidingsstudies genoemd. Definieer de tweede als data.
Voorbeelden van leer- en testfouten
Wat is letterlijk een trainingsfout bij lineaire regressie?
Leerfouten worden gebruikt bij het inschatten van vrijgavebeperkingen. Denk aan lineaire regressie: terwijl onze variatie Y = Xβ + ε is, is de meeste maat β, een minimale voorstelling van || Y – Xv || 22 reserve v∈Rp. Dit minimaliseert alleen de verliezen van het programma.
Laten we een voorbeeld bekijken. We gebruiken het RapidMiner Studio-gegevensanalyseplatform om te laten zien hoe informatie en controles echt worden uitgevoerd. Je hebt de mogelijkheid om RapidMiner Studio gratis te downloaden in combinatie, maar volg de variëteiten als je wilt.
Laten we eens maken met enkele basisstappen die u kunt gebruiken om uit te rekenen hoe fout voor een bepaalde dataset gecombineerd met een voorspellend model:
Afbeelding 1. Een willekeurig bosmodel genereren in RapidMiner Studio en dit toepassen op effectieve trainingsgegevens. De laatste operator, in de geneeskunde erkend als “Performance”, bepaalt vervolgens de praktische fout.
Eerst laden we vandaag de dataset (Get Sonar) en leveren we deze trainingsgegevens met behulp van deze Random Forest-operator en de Apply Model-operator, die enkele voorspellingen maakt en wijzigt. wordt toegevoegd aan alle ingevoerde praktijkgegevens. Last mde aster voor rechts, genaamd “Performance”, bepaalt dus de leerfout als een uitvoering van zowel de ware ideeën van m als de voorspellingen over dom.
Laten we nu eens kijken naar de route voor het berekenen van uw testfout. Het wordt al snel duidelijk waarom het dan zo integraal is dat de datasets voor het berekenen van testritfouten volledig onsamenhangend zijn (dat wil zeggen dat geen enkele plaatsing van gegevens in sommige trainingsgegevens echt belangrijke informatie voor testen zou moeten zijn, en vice versa). …
Fig. 2. Schattingsfout doet zich voor, inclusief het gebruik van een set verbonden niet-overlappende datasets: de ene om die resolutie te trainen en de andere om de classificatiefout te kennen.
Voor het berekenen van de foutbeoordeling voor een voorspelde kopie wordt contact opgenomen met modelvalidatie. Zoals door vrijwel ons is besproken, moet u, voordat u de betaling ontvangt, de menselijke merken controleren om te beslissen of de verwachte oplossing voldoende is voor productie.
Goedgekeurd: ASR Pro
Introductie van ASR Pro- 's werelds meest geavanceerde en uitgebreide pc-reparatiesoftware. Of uw computer nu langzaam werkt, fouten ervaart of gewoon niet zo goed presteert als vroeger, ASR Pro kan helpen. Deze krachtige applicatie stelt snel een diagnose van veelvoorkomende problemen en repareert ze met een enkele klik. U profiteert van maximale prestaties, bescherming tegen gegevensverlies en bestandscorruptie, en gemoedsrust in de wetenschap dat uw computer nu veilig en foutloos is. Probeer ASR Pro vandaag!
Dezelfde kracht van een model zal echter waarschijnlijk ook op grote schaal worden gebruikt om de inspanningen van uw bedrijf te leiden om modelredenen of met cijfers en processen te optimaliseren in ongetwijfeld de RapidMiner-repository: Data & process.zip alleen voor “Leer hoe u modellen correct valideert.” Als u instructies nodig heeft over het precies toevoegen van bestanden aan de database, zal dit artikel u helpen: Hoe u ze kunt delen met RapidMiner-databases.
Download RapidMiner Studio, die wordt geleverd met alle functies om de feitelijke volledige levenscyclus van datawetenschap in deze specifieke onderneming te ondersteunen.
Haal de beste prestaties uit uw computer met deze software - download deze en repareer uw pc vandaag nog.
Is bias hetzelfde als een trainingsfout?
Wat is vooringenomenheid? Ook bekend als kwadratische vervormingsfout, moet dispositie de hoeveelheid zijn waarmee de voorspelling van een bepaald model afwijkt van de dagdroomwaarde voor bestanden op de sessiecomputer. De biasfout is een specifiek resultaat van het vereenvoudigen van nieuwe aannames die in het model zijn ingevoerd, waardoor objectieve functies efficiënter kunnen worden benaderd.
Training Error
Erro De Treinamento
Oshibka Obucheniya
훈련 오류
Blad Treningu
Trainingsfehler
Error De Entrenamiento
Traningsfel
Errore Di Addestramento
Erreur De Formation
