訓練計畫中有哪些變數

訓練計畫中的變數可能因上下文和目標而異，以下是一些常見的變數：

訓練資料：這是機器學習模型訓練的基礎，包括輸入特徵和對應的標籤。

模型型別：不同的機器學習模型適用於不同的問題，例如線性回歸、決策樹、神經網路等。

訓練演算法：用於優化模型引數以最小化誤差的演算法，例如梯度下降、隨機梯度下降等。

超引數：配置和調優模型時需要手動設定的引數，如學習率、迭代次數等。

驗證集：用於調整超引數和驗證模型泛化能力的資料集。

訓練時間：訓練模型所需的時間，取決於硬體裝置、模型大小和資料量等因素。

損失函式：用於量化模型誤差的函式，可以根據模型和問題選擇不同的損失函式。

特徵工程：處理、轉換和選擇原始資料以提高模型效能的過程。

正則化：用於防止模型過擬合的技術，例如 L1 正則化、L2 正則化等。

評估指標：用於評估模型效能的指標，例如準確性、召回率、F1 分數等。

這些變數在不同的培訓計畫中可能不同，並且可能存在其他特定變數。 總體而言，選擇正確的變數並適當地配置它們是實現機器學習模型訓練的關鍵步驟之一。