Aplikasi penentukuran model dalam pembelajaran mesin

Dalam pembelajaran mesin, penentukuran model merujuk kepada proses melaraskan kebarangkalian atau keyakinan output model untuk menjadikannya lebih konsisten dengan pemerhatian sebenar. Dalam tugas klasifikasi, model sering mengeluarkan kebarangkalian atau keyakinan bahawa sampel tergolong dalam kategori tertentu. Melalui penentukuran, kami berharap kebarangkalian atau tahap keyakinan ini akan mencerminkan dengan tepat kebarangkalian kelas yang menjadi milik sampel, sekali gus meningkatkan kebolehpercayaan ramalan model.

Mengapa penentukuran model diperlukan?

Penentukuran model adalah sangat penting dalam aplikasi praktikal atas sebab-sebab berikut:

Untuk meningkatkan kebolehpercayaan ramalan model, penentukuran diperlukan untuk memastikan kebarangkalian atau keyakinan output sepadan dengan kebarangkalian sebenar.

2. Sangat penting untuk memastikan konsistensi keluaran model. Bagi sampel kategori yang sama, model harus mengeluarkan kebarangkalian atau tahap keyakinan yang sama untuk memastikan kestabilan keputusan ramalan model. Jika terdapat ketidakkonsistenan dalam kebarangkalian atau tahap keyakinan yang dikeluarkan oleh model, ramalan model akan menjadi tidak boleh dipercayai. Oleh itu, apabila melatih model, kita harus mengambil langkah yang sepadan untuk melaraskan model untuk memastikan ketekalan output. Ini boleh dicapai dengan melaraskan parameter model atau menambah baik data latihan.

3. Elakkan terlalu yakin atau terlalu berhati-hati. Model yang tidak ditentukur mungkin terlalu yakin atau terlalu berhati-hati, iaitu, bagi sesetengah sampel, model itu mungkin melebihkan atau memandang rendah kebarangkalian mereka tergolong dalam kelas tertentu. Keadaan ini boleh membawa kepada ramalan yang tidak tepat daripada model.

Kaedah penentukuran model biasa

Kaedah penentukuran model biasa termasuk yang berikut:

1 Penentukuran linear: Penentukuran linear ialah kaedah penentukuran semula yang mudah dan berkesan, yang berfungsi dengan penentukuran semula. kebarangkalian keluaran model. Secara khusus, penentukuran linear mula-mula melepasi keluaran asal model melalui fungsi Sigmoid untuk mendapatkan nilai kebarangkalian, dan kemudian menggunakan model regresi logistik untuk menyesuaikan hubungan antara kebarangkalian sebenar dan kebarangkalian keluaran model, dengan itu memperoleh nilai kebarangkalian yang ditentukur. Kelebihan penentukuran linear ialah ia mudah dan mudah untuk dilaksanakan, tetapi kelemahannya ialah ia memerlukan sejumlah besar data berlabel untuk melatih model regresi logistik.

2. Penentukuran bukan parametrik ialah kaedah penentukuran berasaskan ranking Ia tidak perlu mengambil bentuk tertentu antara kebarangkalian keluaran model dan kebarangkalian sebenar regresi untuk Menyesuaikan hubungan antara mereka. Khususnya, penentukuran bukan parametrik mengisih kebarangkalian keluaran model daripada kecil kepada besar, dan kemudian menggunakan regresi monotonik untuk menyesuaikan hubungan antara kebarangkalian sebenar dan kebarangkalian keluaran model yang diisih, dengan itu memperoleh nilai kebarangkalian yang ditentukur. Kelebihan penentukuran bukan parametrik ialah ia tidak memerlukan andaian bentuk khusus antara kebarangkalian keluaran model dan kebarangkalian sebenar, tetapi kelemahannya ialah ia memerlukan sejumlah besar data berlabel untuk melatih model.

3. Penskalaan suhu: Penskalaan suhu ialah kaedah penentukuran yang mudah dan berkesan yang menentukur kebarangkalian keluaran model dengan melaraskan suhu kebarangkalian keluaran model. Secara khusus, penskalaan suhu membahagikan kebarangkalian keluaran model dengan parameter suhu, dan kemudian melepasi kebarangkalian berskala melalui fungsi Sigmoid untuk mendapatkan nilai kebarangkalian yang ditentukur. Kelebihan penskalaan suhu ialah ia mudah dan mudah untuk dilaksanakan serta tidak memerlukan data berlabel tambahan, tetapi kelemahannya ialah ia memerlukan pemilihan parameter suhu secara manual dan mungkin tidak dapat menangani isu penentukuran yang rumit.

4 Penentukuran pengedaran: Penentukuran pengedaran ialah kaedah penentukuran berdasarkan padanan pengedaran, yang menentukur kebarangkalian keluaran model dengan memadankan taburan kebarangkalian keluaran model dan taburan kebarangkalian sebenar. Secara khusus, penentukuran taburan mengubah taburan kebarangkalian keluaran model untuk menjadikannya lebih serupa dengan taburan kebarangkalian sebenar, dengan itu memperoleh taburan kebarangkalian yang ditentukur. Kelebihan penentukuran pengedaran ialah ia boleh menangani masalah penentukuran yang kompleks, tetapi kelemahannya ialah ia memerlukan data berlabel tambahan dan mempunyai kerumitan pengiraan yang tinggi.

Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi penentukuran model dalam pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!