Modellparametre

Modellparametre er de konstantene eller variablene som definerer en modell og beskriver forholdet mellom inngangsvariabler og utdata. I statistikk og maskinlæring angir parametrene hvordan modellen prosesserer data og genererer prediksjoner. I mange modeller er parametrene ukjente og må estimeres fra observert data, mens andre tilnærminger setter dem på forhånd basert på teoretiske antagelser. I bayesianske rammer blir parametrene behandlet som tilfeldige variabler, og usikkerheten beskrives med posteriorfordelinger.

Eksempler på modellparametre inkluderer lineære regresjonskoeffisienter (beta), vekter og biases i kunstige nevrale nettverk, eller parametrene til sannsynlighetsfordelinger som middelverdi og varians i en normalmodell. I tidsserier kan AR- eller MA-koeffisienter være parametre. I blandede modeller skilles faste effekter og tilfeldige effekter som parametre. Parametrene kan være enkle skalarer, vektorer eller matriser og kan ha meningsfulle enheter.

Identifiserbarhet er et viktig aspekt: hvis data ikke inneholder nok informasjon, kan ulike parameterverdier forklare data likt, noe som gjør estimeringen usikker. Regularisering og andre teknikker kan brukes for å motvirke overtilpasning og forbedre generalisering.

Under modellvurdering brukes parameterestimater til å tolke forhold, generere prediksjoner og velge mellom modeller. Vanlige kriterier inkluderer kryssvalidering, AIC/BIC og andre informasjons- eller prediksjonsbaserte tilnærminger. Skillet mellom modellparametre og hyperparametre er ofte viktig: parametre styres av data og modellstruktur, mens hyperparametre styrer lærings- eller kompleksitetsinnstillinger og ofte må velges eller justeres manuelt.