Yedek model
term_id: surrogate_model
Category: basic_concepts
Definition
Makine öğrenimi ve optimizasyonda, yedek model doğrudan değerlendirilmesi zor olan hedef fonksiyon için bir vekil görevi görür. Orijinal modelden alınan girdi-çıktı çiftleri üzerinde eğitilir.
Summary
Daha karmaşık, hesaplaması maliyetli veya erişilemeyen siyah kutu bir modelin davranışını yaklaşık olarak simüle etmek için kullanılan basitleştirilmiş bir matematiksel model.
Key Concepts
- Model Yaklaşımı
- Siyah Kutu Optimizasyonu
- Hesaplama Verimliliği
- Vekil Model
Use Cases
- Hiperoptimizasyon
- Mühendislik tasarım simülasyonu hızlandırma
- Karmaşık sistemlerin duyarlılık analizi
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]]))