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モデルの作物成と
高品质のには，正しい特征（予测子）の选択とパーパラメーター（推定されないパラメーター）
特价ののモデルのハイパーパラメーターを调整するにはしし値ををのを选択しを交差検证検证ししてを交差検证ししては交差交差検证ししにはは交差交差検证ししにははは交差交差検证検证ししはははは交差値検证検证ししにlを选択し，値の各ペアについてモデルを検证検证し.statistics和机器学习工具箱™の一定の分析有关部で，ベイズベイズ适适によるグリッド探索ランダムによるによるがハイパーパラメーター调整が提供れ。ただし，ベイズベイズ最适适を装载するために使使れるれる中心的相关数目Bayesopt.は，他の用力にに応利用が利。ベイズベイズ最适ののワークを参照してください。
特种选択とハイパラメーター调整によりによりのモデル生成されます.k分享到分享，受信徒动作特征（roc）曲曲またはをモデルモデル间で比较ます。または，统计的検定を実施てて。ある分别モデルのののにてかかを调べますどうを调べますかを调べますます调べ调べ调べ调べ调べ
调整调整されたたハイパーパラメーターでモデル自动的に选択するはfitcauto.を关注し。この关键词，分享モデルのタイプのをなハイパーパラメーターの试し试し试しデータににされるが待されるをことますます最终返しますますます返しますます。ののタイプがわからわからないないないは，fitcauto.を使用します。
分享モデルの构筑とを対话的に行うににに，分享学器械アプリアプリ使使。
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| 分享学器械 | 教师あり机械学校を使使使て，データを分享するようにモデル习させる |
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オブジェクト
トピック
分享学学器アプリ
自动化，血液动力学习，分享モデルの学，比较および改善を行うののフローです。
モデルの精度のスコアを比較し,クラスの予測をプロットすることにより結果を可視化し,混同行列でクラスごとの性能をチェックします。
プロットの使用品し有用なな子を识别，含める特性量を手でし，分析学仪でpCAを使て特性量を変换ます。
特价选択
特点选択アルゴリズムについて学习，特价选択に使使使确认确认します。
このトピックでは，逐次特徴选択の基本をを明し，カスタム基调と关联序列〖使用〗し逐次的に特徴量をする例示しますますます示し示します。
（NCA）は，特点を选択するのノンパラメトリック手法，回帰回帰分类アルゴリズムの度を最大化こと度目的と目的
この例では，交差検证を使使用してFSCNCAの正态化パラメーターを调整调整示し示し示し示し示し示し示し示し
モデルの予测力をずにに子を削除て，よりロバストで简なをを作物
この例では，高次元データを分类ための徴示し示します示し。
ハイハイパーパラメーターの最适最适
近似関数を使用するかBayesopt.を直接呼び出してベイズ最適化を実行します。
ベイズベイズ型用词数目を作物
ベイズ最適化の目的関数を作成します。
ベイズ最适化に対してさまざまなのの制约制约设定ししますます。
ベイズベイズ适化をしし交差検证损失を小气します。
近似关节名称前と値のペア优化肝素をを用して交差検证をを小气します。
ベイズベイズ最适をを的に监视し。
ベイズベイズ最适适を监视し
ベイズベイズ化学基于なるなるなるアルゴリズムアルゴリズムします。
并列并列最适化はようよう机能するか。
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