Упорядочите этапы процессов оценки производительности модели после подбора гиперпараметров.
🧠 Тематика вопроса:
Данная дисциплина посвящена разработке и анализу компьютерных моделей, имитирующих работу сложных систем. В рамках курса изучаются методы построения виртуальных аналогов реальных процессов, позволяющих прогнозировать их поведение, выявлять узкие места и тестировать различные сценарии развития. Особое внимание уделяется применению моделей для оптимизации бизнес-процессов, научных исследований и инженерных решений. Студенты осваивают инструменты для проведения экспериментов в виртуальной среде, что помогает принимать взвешенные управленческие решения без рисков для реальных систем.
Варианты ответа:
- Проведение кросс-валидации на выбранной модели
- Получение текущих результатов на тестовом наборе данных
- Сравнение метрик производительности моделей
- Выбор наилучшей модели на основе метрик
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Что такое "стратегия ранней остановки" (early stopping) в контексте подбора гиперпараметров?
- Какова роль валидационного набора данных при подборе гиперпараметров?
- Как называются гиперпараметры, которые напрямую влияют на обучение модели, например, скорость обучения?
- Какой из следующих подходов чаще используется в качестве метрики для выбора гиперпараметров?
- Все возможные значения гиперпараметров, которые могут быть протестированы это - ……