Model pengganti
term_id: surrogate_model
Category: basic_concepts
Definition
Dalam pembelajaran mesin dan optimisasi, model pengganti berfungsi sebagai proksi untuk fungsi target yang sulit dievaluasi secara langsung. Model ini dilatih menggunakan pasangan input-output dari model asli untuk mende
Summary
Model matematika sederhana yang digunakan untuk memperkirakan perilaku model kotak hitam yang lebih kompleks, mahal secara komputasi, atau tidak dapat diakses.
Key Concepts
- Pendekatan Model
- Optimisasi Kotak Hitam
- Efisiensi Komputasi
- Model Proksi
Use Cases
- Optimisasi hiperparameter
- Percepatan simulasi desain teknik
- Analisis sensitivitas sistem kompleks
Code Example
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
import numpy as np
# Simple surrogate for a noisy function
X = np.array([[1], [2], [3], [4]])
y = np.array([2.1, 3.9, 6.2, 7.8])
surrogate = GaussianProcessRegressor()
surrogate.fit(X, y)
prediction = surrogate.predict(np.array([[2.5]]))