Mallinparametrit

Mallinparametrit ovat mallin määrittäjiä tuntemattomia arvoja, joiden avulla malli kuvaa ilmiön välistä suhdetta ja tuottaa ennusteita. Esimerkiksi lineaarisessa regressiossa parametreja ovat kertoimet ja vakiotermi, jotka määrittävät ennusteen riippuvuudet. Monimutkaisemmissa malleissa, kuten logistisissa malleissa tai neuroverkkojen painot ja bias-arvot, parametrit ohjaavat mallin sisäisiä tiloja ja lopullista ulostuloa.

Parametrit eroavat hyperparametreista. Hyperparametrit asetetaan ennen oppimista ja ohjaavat koulutusprosessia sekä mallin rakennetta (esimerkiksi oppimisnopeus, kerrosten määrä tai säännöllistämisen voimakkuus). Parametrit sen sijaan pyritään arvaamaan datan avulla ja ne ovat mallin sisäisiä, ennusteisiin vaikuttavia arvoja.

Estimointi ja tulkinta. Mallinparametrit voidaan määrittää tilastollisesti estimoinnilla, kuten pienimmän neliön menetelmällä tai maksimaalisen todennäköisyyden menetelmällä. Bayesilaisessa lähestymistavassa parametreista saadaan posteriorijakauma, joka yhdistää dataan ja ennakkotiedot. Identifioitavuusongelmat ja liiallinen parametreiden määrä voivat vaikeuttaa tulkintaa, jolloin säännöllistäminen ja validaatio ovat yleisiä keinoja.

Käyttö ja merkitys. Parametrit mahdollistavat ennusteiden tulkinnan, tekijöiden vaikutusten arvioinnin ja soveltamisen uuteen dataan. Esimerkkejä ovat lineaarisen mallin β-kertoimet, logistisen mallin kerrointekijät sekä neuroverkkojen painot ja biasit.