Что такое гиперпараметры? Гиперпараметры — это параметры, которые не извлекаются непосредственно из обучающих данных в процессе обучения модели машинного обучения, а задаются перед началом обучения. Они контролируют поведение алгоритма обучения и могут оказать существенное влияние на производительность модели. Гиперпараметры часто задаются пользователем или выбираются методом проб и ошибок, и они могут включать в себя такие параметры, как скорость обучения, размер пакета, сила..

Введение Метрики оценки — это количественные меры, используемые для оценки производительности моделей машинного обучения. Они важны, потому что обеспечивают систематический и объективный способ сравнения различных моделей и измерения их успеха в решении конкретной проблемы. Сравнивая результаты различных моделей и оценивая их производительность, специалисты по данным могут принимать обоснованные решения о том, какие модели использовать, как улучшить существующие модели и как..

Будучи инженером или практиком в области машинного обучения, вы должны были участвовать в соревнованиях по машинному обучению. Иногда в соревновании по машинному обучению ваш алгоритм хорошо работает с данными обучения и проверки, но дает низкую производительность, когда вы отправляете свое решение. Одной из причин низкой производительности модели на невидимых данных является утечка данных . Утечка данных является одной из основных проблем в моделях прогнозирования машинного..