Erstatningsmodell

term_id: surrogate_model

Category: basic_concepts

Definition

Innen maskinlæring og optimering fungerer en erstatningsmodell som en proxy for en målfunksjon som er vanskelig å evaluere direkte. Den trenes på input-output-par fra den opprinnelige modellen for å etterligne dens oppførsel.

Summary

En forenklet matematisk modell brukt til å approksimere oppførselen til en mer kompleks, datamessig kostbar eller utilgjengelig svartboksmodell.

Key Concepts

  • Modellapproksimasjon
  • Svartboks-optimering
  • Datamessig effektivitet
  • Proxy-modell

Use Cases

  • Optimalisering av hyperparametre
  • Akselerering av simuleringer i ingeniørdesign
  • Følsomhetsanalyse av komplekse systemer

Code Example

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10

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]]))

Related