国外留学生回归学习应用程序有辅导老师吗?能教留学生的那种
最佳答案
课程顾问-小管家
2023-04-21 13:44:55
同学你好,我们可以辅导的。我们可以辅导留学生回归学习应用程序的学习。
您可以在回归学习应用程序中做一些事情来加速培训。只是提醒一下,我关注的是应用程序本身的技术。
建议1:使用平行回归模型训练
首先也是最容易尝试的是使用并行回归学习模型训练,如果你有并行计算工具箱的话。此选项创建一个并行池来进行并行训练,使您能够在继续工作的同时训练多个模型。如果选择此选项,您将在“历史记录”列表中看到每个培训和排队模型的进度指示器,并且您还可以随时取消单个模型。这种方法将有助于减少培训时间。
建议2:使用保持验证
如果您的数据仍然很大,请确保您使用了正确的验证选项。当您在回归学习应用程序中打开新会话并选择数据时,交叉验证默认情况下是选中的。
交叉验证有助于您将数据划分为若干折叠(k),训练模型,计算所有折叠的平均测试误差。与其他选项相比,这种方法提供了更好的防止过度拟合的保护,但需要多次拟合,因此它适用于中小型数据集。
保持验证帮助您使用滑块控件选择一定百分比的数据用作测试集。该应用程序将在训练集上训练一个模型,并使用测试集评估其性能。用于测试的模型仅基于一部分数据,因此保持验证尤其适用于大型数据集。
当然,您也可以选择不验证您的模型,但这将使您容易过度适应训练数据。
建议3:只在一组模型类型上训练数据
如果您知道您的数据在一个特定的组模型中工作良好,或者一个特定的组模型训练太慢,您可以选中或取消选中该特定类型,而不是在应用程序中训练它们。如果您不确定,可以尝试该选项所有快速训练,它将训练通常快速训练的所有模型类型。然后,您可以训练特定组中均方根误差(RMSE)最低的所有模型,以找到最佳模型。了解有关训练回归模型的更多信息。
建议4:减少你的训练数据
你经常听到如何获得足够地数据,但这里的关键是确保你有足够的正确数据。你可能有一些多年前不必要的历史数据,这些数据已经不再有用了。删除或减少这类数据可以加快训练速度,尽管你当然希望关注数据的准确性和表示。这应该是您最后的选择,因为您必须非常谨慎地减少您的数据。
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