<prompt> Ni njia gani zinaweza kutumika kuboresha usahihi wa miundo ya kujifunza kwa mashine?  <response>: Hapa kuna mbinu kadhaa za kuboresha usahihi wa miundo ya kujifunza kwa mashine: 1. Kukusanya na kusafisha data zaidi: Kadiri muundo unavyofunzwa juu ya data, ndivyo mifumo inavyoweza kutambua, na ndivyo inavyoweza kujumuisha data mpya kwa ujumla. Pia ni muhimu kusafisha data ili kushughulikia maelezo yanayokosekana, yasiyolingana au nakala. 2. Uchakataji wa awali wa data: Mbinu kadhaa za kuchakata mapema kama vile kuhalalisha, kusanifisha, usimbaji na uteuzi wa vipengele vinaweza kuboresha usahihi wa muundo kwa kufanya data ifae zaidi algoriti ya kujifunza. 3. Kuchagua algorithm sahihi: Algorithms tofauti zinafaa kwa aina tofauti za data na matatizo. Kujaribu algorithms mbalimbali, ikiwa ni pamoja na mbinu za kuunganisha ambazo huchanganya algoriti kadhaa, kunaweza kuongeza usahihi. 4. Urekebishaji wa kigezo: Vigezo ni vigezo visivyobadilika vinavyodhibiti tabia ya algoriti ya kujifunza. Kuzibadilisha wakati mwingine kunaweza kusababisha uboreshaji mkubwa wa usahihi. 5. Udhibiti: Urekebishaji ni mbinu ya kuzuia kufidia kupita kiasi kwa kuongeza muda wa adhabu kwa utendaji wa hasara. Inahimiza modeli kutumia vipengele vyote vya ingizo kwa njia iliyosawazishwa zaidi, hivyo basi kusababisha ujanibishaji bora kwenye data mpya. 6. Uthibitishaji mtambuka: Uthibitishaji mtambuka ni mbinu ya kutathmini jinsi kielelezo kinajumlisha vizuri data mpya, isiyoonekana. Kwa kutumia uthibitishaji mtambuka ili kusaidia kuchagua mseto bora zaidi wa mbinu za kuchakata mapema, algoriti, na vigezo, inawezekana kuongeza usahihi wa muundo. 