Суррогатная модель

term_id: surrogate_model

Category: basic_concepts

Definition

В машинном обучении и оптимизации суррогатная модель служит прокси-функцией для целевой функции, которую трудно оценивать напрямую. Она обучается на парах входных и выходных данных исходной модели для п

Summary

Упрощенная математическая модель, используемая для аппроксимации поведения более сложной, вычислительно затратной или недоступной модели-черного ящика.

Key Concepts

  • Аппроксимация модели
  • Оптимизация черного ящика
  • Вычислительная эффективность
  • Модель-прокси

Use Cases

  • Оптимизация гиперпараметров
  • Ускорение симуляций инженерного проектирования
  • Анализ чувствительности сложных систем

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