Непараметрические модели - что это такое, определение термина
- Непараметрические модели
- - это класс методов машинного обучения, которые не предполагают заранее определённой функциональной формы связи между входными данными и целевой переменной. В отличие от параметрических моделей, где функция связи задаётся набором параметров (например, коэффициенты линейной регрессии), непараметрические модели строят более гибкую и сложную зависимость, адаптируясь к структуре данных без жёстких ограничений. Это позволяет им выявлять более тонкие и нелинейные взаимосвязи, но часто требует большего объёма данных для обучения и может быть вычислительно более затратным.
Детальная информация
Непараметрические модели в машинном обучении представляют собой класс алгоритмов, которые не делают жестких предположений о форме базового распределения данных. В отличие от параметрических моделей, которые опираются на фиксированное число параметров для описания данных (например, линейная регрессия с заданным количеством коэффициентов), непараметрические модели позволяют данным самим определять форму модели. Это делает их более гибкими и способными улавливать сложные зависимости в данных, но также может привести к большей сложности обучения и риску переобучения.
Примеры непараметрических моделей включают в себя:
- k-ближайших соседей: этот алгоритм классификации предсказывает класс данных на основе класса k ближайших точек данных.
- Деревья решений: эти модели строят древовидную структуру для принятия решений, деля данные на подмножества на основе значений признаков.
- Случайный лес: этот метод объединяет множество деревьев решений для повышения точности и устойчивости модели.
- Методы опорных векторов: эти алгоритмы находят оптимальную гиперплоскость для разделения данных на классы.
Непараметрические модели часто используются, когда форма распределения данных неизвестна или слишком сложна для параметрических моделей. Их гибкость делает их ценным инструментом в задачах машинного обучения, таких как классификация, регрессия и кластеризация.