Model zastępczy

term_id: surrogate_model

Category: basic_concepts

Definition

W uczeniu maszynowym i optymalizacji model zastępczy pełni rolę zastępczą dla funkcji docelowej, której bezpośrednia ewaluacja jest trudna. Jest trenowany na parach wejście-wyjście pochodzących z oryginalnego modelu, aby zapewnić…

Summary

Uproszczony model matematyczny używany do przybliżania zachowania bardziej złożonego, obliczeniowo kosztownego lub niedostępnego modelu typu “czarna skrzynka”.

Key Concepts

  • Przybliżanie modelu
  • Optymalizacja “czarnej skrzynki”
  • Wydajność obliczeniowa
  • Model proxy

Use Cases

  • Optymalizacja hiperparametrów
  • Przyspieszenie symulacji w projektowaniu inżynierskim
  • Analiza wrażliwości złożonych systemów

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]]))

Powiązane