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Optimierung der Modellrichtigkeit
Um ein ML-Modell zu erhalten, das Ihren Anforderungen genügt, müssen Sie für gewöhnlich diesen ML-Prozess durchlaufen und ein paar Varianten ausprobieren. Vielleicht erhalten Sie nach dem ersten Durchlauf kein voraussagestarkes Modell, oder Sie möchten Ihr Modell optimieren, um noch bessere Voraussagen treffen zu können. Um die Leistung zu verbessern, führen Sie die folgenden Schritte aus:
Sammeln von Daten: Erhöhen der Anzahl der Schulungsbeispiele
Funktionsverarbeitung: Fügen Sie zusätzlichen Variablen und eine bessere Funktionsverarbeitung hinzu
Modellparameter-Tuning: Berücksichtigen Sie alternative Werte für die Schulungsparameter, die von Ihrem Lernalgorithmus verwendet werden.
