Как выбираются веса признаков в линейных моделях?
Выберите один ответ:

• Эксперт задает значения весов из собственного опыта
• Компьютер находит такие значения весов, которые приводят к наименьшей ошибке на обучающей выборке
• Эксперт анализирует рынок и решает, какие значения весов логично использовать
• Компьютер генерирует несколько случайных комбинаций весов, показывает их эксперту и последний выбирает, какие использовать

Другие предметы Колледж Линейные модели и обучение с учителем машинное обучение колледж веса признаков линейные модели выбор весов обучение модели ошибка на обучающей выборке экспертные оценки анализ рынка случайные комбинации весов Новый

В линейных моделях веса признаков выбираются с помощью алгоритмов оптимизации, которые минимизируют ошибку на обучающей выборке. Таким образом, правильный ответ на ваш вопрос:

Компьютер находит такие значения весов, которые приводят к наименьшей ошибке на обучающей выборке.

Теперь давайте подробнее рассмотрим, как происходит этот процесс:

1. Определение модели: Линейная модель представляется в виде уравнения, где выходное значение (например, предсказание) является линейной комбинацией входных признаков, умноженных на соответствующие веса.
2. Функция потерь: Для оценки качества предсказания используется функция потерь (например, среднеквадратичная ошибка), которая показывает, насколько хорошо модель предсказывает целевые значения на обучающей выборке.
3. Оптимизация весов: Алгоритмы, такие как градиентный спуск, используются для нахождения таких значений весов, которые минимизируют функцию потерь. Это достигается путем итеративного обновления весов на основе градиента функции потерь.
4. Обучение модели: Процесс продолжается до тех пор, пока не будет достигнуто приемлемое значение функции потерь или не исчерпается заданное количество итераций.

Таким образом, в линейных моделях веса признаков выбираются автоматически с помощью алгоритмов, что позволяет достигать более точных предсказаний без необходимости вмешательства эксперта.