sorodni izrazi in sinonimi v sodobni slovenščini, hrvaščini in srbščini
Podobnost besed in fraz med rezultati je odvisna od tega, kolikokrat se beseda
ali fraza pojavi v podobnem stavčnem kontekstu kot "estimators".
Podobni izrazi in sinonimi za
Kliknite za poizvedbo
Primeri iz korpusa
Korpus Common Crawl
Common Crawl je korpus spletnih strani
Te vrednosti imenujemo cenilke največjega verjetja (angl. maximum likelihood estimators).
Prileganje smo poskušali omejiti z nastavitvami parametrov max_features ter n_estimators.
Parameter n estimators določa število dreves, ki sestavljajo končni model.
Na primer n_estimators je število odločitvenih dreves v modelu, max_depth določa največjo globino dreves, learning_rate je stopnja učenja, itd.
Na prileganje vpliva drugi parameter, to je n_estimators, ki predstavlja število dreves v gozdu.
V mnogih situacijah , gresta preciznost in natančnost z roko v roki , ker so mnogi cenilci ( angl. estimators ) nepristranski ali vsaj konsistentni .
Te vrednosti imenujemo cenilke največjega verjetja ( angl. maximum likelihood estimators ) .
Minimum distance estimators ) , ki relativno pomembnost ortogonalnih pogojev vrednotijo s tehtano matriko .
Cost estimators ( zaposleni v službi nabavi podjetja za namene presojanja stroškovne strukture izdelkov svojih dobaviteljev ) . naročiti orodja in opremo za vzpostavitev proizvodnje .
Its rate of convergence is lower than ordinary parametric estimators .
Tu preiskujemo prostor n_estimators z manjšim številom dreves, saj model natrenira ločen model za vsako izmed 11-tih (oz. nO + 1) ciljnih spremenljivk.
Model zgradimo s 100 drevesi (hiperparameter 'n estimators'), ki jih algoritem gradi, preden sprejme največ glasov ali vzame povprečje napovedi.
Pri optimizaciji zaznavanja anomalij smo izbrali naslednje parametre: • n estimators = 500 - število dreves v izolacijskem gozdu.
Modela so najprej primerjali pri privzetih parametrih, le n_estimators so nastavili na 100.
Za najboljšo kombinacijo parametrov v primeru odstranitve obeh sezonskih komponent se je izkazala max_depth: 4, n_estimators: 100 in learning_rate: 0,1.
Optimalni hiperparametri so bili: n estimators = 500, min samples split = 5, min samples leaf = 2 in max f eatures = sqrt.
Izolacijski gozd sem konfigurirala s 300 drevesi (n estimators) ter parametrom contamination = 0.1, ki določa pričakovani delež anomalij v podatkih, določila sem 10 %.
Pri najbolj učinkoviti obdelavi vrste je najboljši rezultat dala kombinacija parametrov max_depth: 4, n_estimators: 150 in learning_rate: 0,05.
Končne parametre smo izbrali sledeče: n estimators = 100, max depth = 10 in min samples leaf = 2.
Končni izbrani hiperparametri so bili: n estimators = 500, max depth = 7, learning rate = 0.001, subsample = 0.8, colsample bytree = 1.0 in min child weight = 3.