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Modèle de maison r+1

Projet résidentiel pour 161 unités à Sugar House Island, Stratford, East London la régularisation L1 rétrécira certains paramètres à zéro. Par conséquent, certaines variables ne jouent aucun rôle dans le modèle, la régression L1 peut être considérée comme un moyen de sélectionner des entités dans un modèle. Voyons ça avec un exemple! Nous voulons prédire les prix des maisons des ventes de maison dans le comté de King, jeu de données USA sur Kaggle. Nous allons former les données sur 0,5% de l`ensemble du jeu, nous prenons une telle petite donnée pour s`assurer qu`ils seront surajustement. Le test sera effectué sur l`autre 99,5% des données. Suite à l`appui des architectes arc-ML avec le plan directeur pour Sugar House Island Studio MEDA avait été invité à préparer des propositions détaillées pour un immeuble de 161 unités résidentielles, environ 650m ² de détail et un parking souterrain. La place sur le coin sud-ouest de R1 sur Sugar House Lane. Permission de planification, août 2016Actuellement sur le site, achèvement prévu 2018 la régression lasso, Ridge et Elastic-net peut également être considérée comme une contrainte ajoutée au processus d`optimisation. La minimisation de l`erreur lasso peut être réécrite: lorsqu`elle est écrite de cette façon, il est clair que lasso restreint les coefficients à une forme carrée (ou une sphère L1) dont les diagonales sont égales à 2 t. L`erreur de crête restreint les coefficients à un cercle (ou une sphère L2) de rayon t.

Cela apparaît clairement dans l`image ci-dessus (à partir de scikit-Learn): le post machine learning expliqué: régularisation apparu d`abord sur l`amélioration de la science des données. Et c`est ce qui se passe: bien que les coefficients soient coupés, la coupe est moins abrupte que la coupe avec la pénalisation du lasso seul. L`erreur Elastic net ne semble pas améliorer la L2 de nos modèles précédents. Vous pouvez trouver le code R pour la régularisation à la fin de la publication. Lambda est un paramètre de pénalisation partagée tandis qu`Alpha définit le ratio entre la régularisation L1 et L2 dans la régularisation de réseau élastique. Par conséquent, nous prévoyons un comportement hybride entre la régularisation L1 et L2. Bienvenue à ce nouveau poste de machine learning expliquée. after traitant de surajustement, aujourd`hui, nous allons étudier un moyen de corriger le surajustement avec la régularisation. La régularisation ajoute une pénalité sur les différents paramètres du modèle pour réduire la liberté du modèle. Par conséquent, le modèle sera moins susceptible d`adapter le bruit des données de formation et améliorera les capacités de généralisation du modèle. Dans ce post, nous allons étudier et comparer: c`est tout, vous savez comment fonctionne la régularisation! Ici, il a été spécifiquement utilisé pour la régression linéaire, mais la régularisation peut être utilisée avec n`importe quel algorithme paramétrique (comme le réseau neuronal).

La place entre le bloc de périmètre et le bloc de rive si vous avez aimé ce poste, vous pouvez vous abonner à la newsletter et accéder à toutes nos actualités sur la science des données et l`apprentissage machine: la régularisation L1 ajoute une pénalité égale à la somme de la valeur absolue du COE des fficients.

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