Video: Xổ số Trực Tiếp | Hướng dẫn dự đoán soi cầu lô chuẩn xác nhất 2025
Cả hai hệ thống tính trung bình và bỏ phiếu cũng có thể hoạt động tốt khi bạn sử dụng một sự kết hợp của việc học máy khác thuật toán. Đây là cách tiếp cận trung bình, và nó được sử dụng rộng rãi khi bạn không thể giảm phương sai ước tính.
Khi bạn cố gắng học hỏi từ dữ liệu, bạn phải thử các giải pháp khác nhau, do đó mô hình hóa dữ liệu của bạn bằng các giải pháp học tập máy khác nhau. Thực hành tốt để kiểm tra xem bạn có thể đưa một số thành công vào các nhóm bằng cách sử dụng trung bình dự đoán hoặc bằng cách đếm các lớp dự đoán. Nguyên tắc cũng giống như trong các dự đoán đóng gói không liên quan, khi các mô hình trộn lẫn với nhau có thể tạo ra những dự đoán bị ảnh hưởng ít hơn. Để đạt được mức trung bình hiệu quả, bạn phải
- Phân chia dữ liệu của bạn thành bộ đào tạo và bộ thử.
- Sử dụng dữ liệu huấn luyện với các thuật toán học máy khác nhau.
- Ghi lại các dự đoán từ mỗi thuật toán và đánh giá tính khả thi của kết quả sử dụng bộ test.
- Tương quan tất cả các dự đoán có sẵn với nhau.
- Chọn dự đoán ít nhất có tương quan và trung bình kết quả của chúng. Hoặc, nếu bạn phân loại, chọn một nhóm dự đoán có sự tương quan ít nhất và, cho mỗi ví dụ, chọn như là một lớp dự đoán lớp mà đa số chúng dự đoán.
- Kiểm tra dự đoán mới được đánh giá trung bình hoặc được bình chọn theo dữ liệu thử nghiệm. Nếu thành công, bạn tạo ra mô hình cuối cùng của bạn bằng cách trung bình kết quả của mô hình một phần của bộ quần áo thành công.
Để hiểu các mô hình nào tương quan ít nhất, hãy dự đoán từng điểm một, tương ứng với các yếu tố khác và trung bình các tương quan để đạt được một tương quan trung bình. Sử dụng mối tương quan trung bình để xếp hạng các dự đoán được chọn phù hợp nhất cho trung bình.
