 דערקלערן ווי סטאַטיסטיש אַנאַליסיס איז געניצט אין מאַשין לערנען.
סטאַטיסטיש אַנאַליסיס פיעסעס אַ קריטיש ראָלע אין דער אַנטוויקלונג און ימפּלאַמענטיישאַן פון מאַשין לערנען אַלגערידאַמז. אין זיין האַרץ, מאַשין לערנען איז אַ מעטאָד פון לערנען מאשינען צו לערנען פון דאַטן ניצן אַלגערידאַמז, צו מאַכן פֿאָרויסזאָגן, נעמען אַקשאַנז אָדער מאַכן דיסיזשאַנז. דאָס ריקווייערז די נוצן פון סטאַטיסטיש מעטהאָדס צו פונאַנדערקלייַבן און פֿאַרשטיין די דאַטן וואָס זענען פעד אין די אַלגערידאַמז. צו דעם צוועק, עס זענען עטלעכע וועגן אין וואָס סטאַטיסטיש אַנאַליסיס איז געניצט אין מאַשין לערנען: 1. פּרעפּראָסעססינג דאַטאַ: איידער די דאַטן זענען פאסטעכער אין די מאַשין לערנען אַלגערידאַם, עס איז פּריפּראָסעססעד צו ענשור אַז עס איז אין די רעכט פֿאָרמאַט צו זיין געוויינט דורך. די אַלגערידאַם. בעשאַס דעם בינע, סטאַטיסטיש טעקניקס אַזאַ ווי דאַטן נאָרמאַליזיישאַן און סקיילינג זענען געניצט צו יבערמאַכן די דאַטן אין אַ פאָרעם וואָס איז גרינגער צו פֿאַרשטיין דורך די אַלגערידאַם. 2. שטריך סעלעקציע: מאַשין לערנען אַלגערידאַמז דאַרפן פֿעיִקייטן, אָדער ינפּוץ, אין סדר צו לערנען פון די דאַטן. סטאַטיסטיש אַנאַליסיס איז געניצט צו אויסקלייַבן די מערסט באַטייַטיק און ינפאָרמאַטיוו פֿעיִקייטן אַזוי אַז די אַלגערידאַם קענען לערנען מער יפעקטיוולי. טעקניקס אַזאַ ווי קאָראַליישאַן אַנאַליסיס, פּרינציפּ קאָמפּאָנענט אַנאַליסיס און פאַקטאָר אַנאַליסיס זענען אָפט געניצט צו באַשליסן וואָס פֿעיִקייטן זענען מערסט פּרידיקטיוו פון די אַוטקאַם. 3. מאָדעל סעלעקציע: עס זענען פילע פאַרשידענע מאַשין לערנען אַלגערידאַמז צו קלייַבן פון ווען דעוועלאָפּינג אַ מאָדעל. סטאַטיסטיש אַנאַליסיס איז געניצט צו פאַרגלייַכן די פאָרשטעלונג פון פאַרשידענע אַלגערידאַמז אויף די דאַטן און סעלעקטירן דעם איינער וואָס איז בעסטער פּאַסיק פֿאַר די אַרבעט אין האַנט. טעקניקס אַזאַ ווי קרייַז-וואַלאַדיישאַן, ק-פאַרלייגן טעסטינג און אַ / ב טעסטינג זענען אָפט געניצט צו פאַרגלייַכן די פאָרשטעלונג פון פאַרשידענע מאָדעלס. 4. טעות אַנאַליסיס: אַמאָל אַ מאַשין לערנען מאָדעל איז געבויט, עס איז וויכטיק צו מעסטן זייַן פאָרשטעלונג און פֿאַרשטיין זייַן ערראָרס. סטאַטיסטיש אַנאַליסיס איז קריטיש אין דעם פּראָצעס, ווייַל עס אַלאַוז די מאַשינערי לערנען פּראַקטישנער צו מעסטן די פאָרשטעלונג פון די מאָדעל ניצן מעטריקס אַזאַ ווי אַקיעראַסי, פּינטלעכקייַט, צוריקרופן און F1 כעזשבן, און פֿאַרשטיין די קוואלן פון טעות אין די מאָדעל. קוילעלדיק, סטאַטיסטיש אַנאַליסיס איז אַ קאָרנערסטאָון פון די מאַשין לערנען פּראָצעס, און איז יקערדיק אין דעוועלאָפּינג געזונט, פּינטלעך און עפעקטיוו מאַשין לערנען מאָדעלס.