Пошаговое обучение

Подбирайте линейную модель для регрессии к потоковой передаче данных и отследите его эффективность

Пошаговое обучение или дистанционное обучение, включает обработку входящие данные от потока данных, возможно, учитывая мало ни к какому знанию распределения переменных предикторов, аспектов целевой функции, и помечены ли наблюдения. Проблемы пошагового обучения контрастируют с традиционными методами машинного обучения, в которых достаточно маркированных данных доступно, чтобы соответствовать к модели, выполнить перекрестную проверку, чтобы настроить гиперпараметры и вывести характеристики распределения предиктора.

Пошаговое обучение требует сконфигурированной инкрементной модели. Можно создать и сконфигурировать инкрементную модель непосредственно при помощи incrementalRegressionLinear, или можно преобразовать поддерживаемую традиционно обученную модель в инкрементного ученика при помощи incrementalLearner. После конфигурирования модели и подготовки поток данных, можно подбирать инкрементную модель к входящим фрагментам данных, отследить прогнозирующую эффективность модели или выполнить оба действия одновременно.

Для получения дополнительной информации см. Обзор Пошагового обучения.

Функции

развернуть все

incrementalLearnerПреобразуйте модель регрессии машины опорных векторов (SVM) в инкрементного ученика
incrementalLearnerПреобразуйте модель линейной регрессии в инкрементного ученика
fitОбучите линейную модель пошаговому обучению
updateMetricsОбновите показатели производительности в линейной модели для пошагового обучения, данного новые данные
updateMetricsAndFitОбновите показатели производительности в линейной модели для пошагового обучения, данного новые данные, и обучите модель
predictПредскажите ответы для новых наблюдений из линейной модели для пошагового обучения
lossПотеря линейной модели для пошагового обучения на пакете данных

Объекты

incrementalRegressionLinearМодель линейной регрессии для пошагового обучения

Темы

Обзор пошагового обучения

Узнайте основные концепции о пошаговом обучении, включая объекты пошагового обучения, функции и рабочие процессы.

Сконфигурируйте модель пошагового обучения

Подготовьте модель пошагового обучения к инкрементной оценке результатов деятельности и обучению на потоке данных.

Реализуйте пошаговое обучение для линейной регрессии Используя сжатый рабочий процесс

Используйте сжатый рабочий процесс, чтобы реализовать пошаговое обучение для линейной регрессии с prequential оценкой.

Реализуйте пошаговое обучение для линейной регрессии Используя гибкий рабочий процесс

Используйте гибкий рабочий процесс, чтобы реализовать пошаговое обучение для линейной регрессии с prequential оценкой.

Инициализируйте модель пошагового обучения из модели регрессии SVM, обученной в Regression Learner

Обучите линейную модель регрессии SVM использование приложения Regression Learner, и затем инициализируйте инкрементную модель для регрессии с помощью предполагаемых коэффициентов.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте