機器學習搭建價格模型的研究(二)

建模時我們首先需要一個算法,再將數據輸入算法進行訓練,然後得到模型。有瞭模型後再進行測試看模型預測的結果是否滿足實際應用的要求,如果不滿足則繼續進行優化,就這樣經過多個循環之後模型就完成瞭。

機器學習搭建價格模型的研究(二)

機器學習搭建價格模型的研究(二)

在模型1中我們用盡量少的數據去建模,以便得到盡量精確的結果。這要求我們需要判斷所謂的盡量少的數據是少到什麼程度,以及如何去選擇采用什麼樣的數據才會對結果影響比較大,這就要求我們要有較高的對數據的理解。

機器學習搭建價格模型的研究(二)

機器學習搭建價格模型的研究(二)

機器學習搭建價格模型的研究(二)

機器學習搭建價格模型的研究(二)

機器學習搭建價格模型的研究(二)

橫軸代表模具費的實際價格,縱軸則是通過模型預測出的價格。當預測點落到對角線時,說明預測值和實際值一直,越靠近對角線則說明偏差值越小。R²說明訓練時的精確度為0.94,而Q²則是測試出的精確度為0.65,可以看出精確度相差還是比較大的,如果測試出來精度在0.90以上,那麼可以算是一個比較好的結果。

機器學習搭建價格模型的研究(二)

該頁中單價的訓練和預測的精確度差的不大,考慮到隻有100條訓練數據,可以說結果是比較精確的瞭。

Published in News by Awesome.

發佈留言

發佈留言必須填寫的電子郵件地址不會公開。 必填欄位標示為 *