fitting model для нейросети |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
fitting model для нейросети |
10.01.2018 - 16:40
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 149 Регистрация: 11.02.2014 Пользователь №: 26005 |
Подскажите, теоретический вопрос.
Допустим я построил нейросетевую модель. Переменная отклика -бинарная (1,0) Но модель плохого качества плохой AUC переобучение на лицо. и прочее плохие бяки:) Что мне нужно сделать, чтобы понять почему всё так плохо и какие попытки нужно предпринять , чтобы улучшить качество модели Потому что одним изменением параметров таких как порог и кол-во скрытых слоев и нейронов в них явно не отделаешься. |
|
10.01.2018 - 17:47
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 105 Регистрация: 23.11.2016 Пользователь №: 28953 |
Подскажите, теоретический вопрос. Допустим я построил нейросетевую модель. Переменная отклика -бинарная (1,0) Но модель плохого качества плохой AUC переобучение на лицо. и прочее плохие бяки:) Что мне нужно сделать, чтобы понять почему всё так плохо и какие попытки нужно предпринять , чтобы улучшить качество модели Потому что одним изменением параметров таких как порог и кол-во скрытых слоев и нейронов в них явно не отделаешься. Kont, ! Для повышения качества следует применять иные модели. Поскольку переменная отклика является бинарной (1;0), то для такой зависимой переменной рекомендую использовать модель логистической регрессии, построив и ROC-кривую. Прочитайте о возможностях этой модели статьи по адресу http://www.biometrica.tomsk.ru/logit_0.htm |
|