{"id":4696,"date":"2026-08-13T14:51:08","date_gmt":"2026-08-13T12:51:08","guid":{"rendered":"https:\/\/ellistat.com\/?post_type=guide-dutilisateur&p=4696"},"modified":"2026-08-13T14:51:08","modified_gmt":"2026-08-13T12:51:08","slug":"bayesi-optimalizalas","status":"publish","type":"guide-dutilisateur","link":"https:\/\/ellistat.com\/hu\/guide-dutilisateur\/optimisation-bayesienne\/","title":{"rendered":"Bayesi optimaliz\u00e1l\u00e1s"},"content":{"rendered":"

Ez egy m\u00f3dszertani fordulat. Ahelyett, hogy el\u0151sz\u00f6r egy teljes tervet k\u00e9sz\u00edten\u00e9nk, majd modellezn\u00e9nk, mi v\u00e1ltakozik<\/strong> : n\u00e9h\u00e1ny pr\u00f3ba, egy modell, a modell \u00e1ltal kiv\u00e1lasztott k\u00f6vetkez\u0151 pr\u00f3b\u00e1k, egy jobb modell, \u00e9s \u00edgy tov\u00e1bb. Minden k\u00f6rben a szoftver kijel\u00f6li azokat a be\u00e1ll\u00edt\u00e1sokat, amelyek a legnagyobb eredm\u00e9nyt hozz\u00e1k.<\/p>\n\n\n\n

Az eszk\u00f6z a\u00a0gauss-eloszl\u00e1s<\/strong>\u00a0: el\u0151re megmondja a v\u00e1laszt\u00a0\u00e9s a vele j\u00e1r\u00f3 bizonytalans\u00e1g<\/strong>\u00a0a tartom\u00e1ny b\u00e1rmely pontj\u00e1n. \u00c9ppen ez a bizonytalans\u00e1g teszi lehet\u0151v\u00e9 a k\u00f6vetkez\u0151 k\u00eds\u00e9rlet okos kiv\u00e1laszt\u00e1s\u00e1t: egy pont akkor \u00e9rdekes, ha j\u00f3 v\u00e1laszt \u00edg\u00e9r, vagy ha err\u0151l semmit sem tudunk.<\/p>\n\n\n\n

\ud83d\udca1 Ez a modern alternat\u00edva a\u00a0egyszer\u0171<\/strong>, \u00e9s a modul ezt figyelembe veszi: ugyanazok a jellemz\u0151k: k\u00f6lts\u00e9ges elj\u00e1r\u00e1sok, hossz\u00fa k\u00eds\u00e9rletek, zajos m\u00e9r\u00e9sek, de a gauss-eloszl\u00e1s\u00fa folyamat kihaszn\u00e1lja\u00a0minden<\/strong>\u00a0az egyes iter\u00e1ci\u00f3k sor\u00e1n felhalmoz\u00f3dott inform\u00e1ci\u00f3, m\u00edg a szimplex csak a legut\u00f3bbi cs\u00facsait veszi figyelembe.<\/p>\n\n\n\n

1. A tanulm\u00e1ny kidolgoz\u00e1sa<\/h2>\n\n\n\n
    <\/ol>\n\n\n\n

    A bal oldali t\u00e1bla,\u00a0A vizsg\u00e1lat param\u00e9terei<\/strong>\u00a0:<\/p>\n\n\n\n

    \"\"<\/figure>\n\n\n\n
    Be\u00e1ll\u00edt\u00e1s<\/strong><\/td>Szerep<\/strong><\/td><\/tr><\/thead>
    A tanulm\u00e1ny c\u00edme<\/strong><\/td>Meghat\u00e1rozza a projektben r\u00f6gz\u00edtett tanulm\u00e1nyt.<\/td><\/tr>
    Optimaliz\u00e1land\u00f3 v\u00e1lasz<\/strong><\/td>A neve \u00e9s az egys\u00e9ge.<\/td><\/tr>
    C\u00e9lkit\u0171z\u00e9s<\/strong><\/td>Maximaliz\u00e1l\u00e1s<\/strong> vagy A v\u00e1lasz minimaliz\u00e1l\u00e1sa<\/strong>.<\/td><\/tr>
    T\u00e9nyez\u0151k<\/strong><\/td>Egy n\u00e9v, egy minimum, egy maximum t\u00e9nyez\u0151nk\u00e9nt. \u00ab+ T\u00e9nyez\u0151 hozz\u00e1ad\u00e1sa\u00bb, illetve a kuk\u00e1ba dob\u00e1s a t\u00f6rl\u00e9shez.<\/td><\/tr>
    Az eredeti terv (Audze\u2013Eglais) tesztel\u00e9se<\/strong><\/td>A kiindul\u00e1si k\u00eds\u00e9rletek sz\u00e1ma, amelyek egyenletesen oszlanak el a ter\u00fcleten.<\/td><\/tr>
    Iter\u00e1ci\u00f3val javasolt tesztek<\/strong><\/td>Az egyes fordul\u00f3kban felaj\u00e1nlott t\u00e9t m\u00e9rete.<\/td><\/tr>
    Optimaliz\u00e1l\u00e1si strat\u00e9gia<\/strong><\/td>\u00d3vatos, kiegyens\u00falyozott, felfedez\u0151 (l\u00e1sd al\u00e1bb).<\/td><\/tr>
    A folyamat v\u00e1rhat\u00f3 zajszintje<\/strong><\/td>Alacsony, K\u00f6zepes, Magas.<\/td><\/tr>
    A kutat\u00e1s min\u0151s\u00e9ge<\/strong><\/td>Gyors, Norm\u00e1l, R\u00e9szletes.<\/td><\/tr>
    V\u00e9letlenszer\u0171 mag<\/strong><\/td>Biztos\u00edtja a mondatok reproduk\u00e1lhat\u00f3s\u00e1g\u00e1t.<\/td><\/tr>
    Bemutat\u00f3 m\u00f3d (folyamat-szimul\u00e1tor)<\/strong><\/td>V\u00e9gezz el n\u00e9h\u00e1ny pr\u00f3batesztet, hogy elsaj\u00e1t\u00edtsd a tananyagot.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

    A gomb\u00a0A kezdeti terv l\u00e9trehoz\u00e1sa<\/strong>\u00a0elk\u00e9sz\u00edti az els\u0151 pr\u00f3b\u00e1kat. A t\u00e9nyez\u0151k ezut\u00e1n\u00a0lez\u00e1rva<\/strong>\u00a0: a tanulm\u00e1nyozott ter\u00fcletet nem lehet megv\u00e1ltoztatni an\u00e9lk\u00fcl, hogy el\u00f6lr\u0151l kezden\u00e9nk \u2013 erre szolg\u00e1l\u00a0A vizsg\u00e1lat vissza\u00e1ll\u00edt\u00e1sa<\/strong>. Az \u00fcl\u00e9s export\u00e1lhat\u00f3\u00a0JSON<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

    A strat\u00e9gia<\/strong> meghat\u00e1rozza az \u201eexploit\u201d \u00e9s \u201eexplore\u201d k\u00f6z\u00f6tti k\u00fcl\u00f6nbs\u00e9get:<\/p>\n\n\n\n

      \n
    • \u00d3vatos<\/strong>\u00a0= a m\u00e1r j\u00f3l teljes\u00edt\u0151 ter\u00fcletek k\u00f6zel\u00e9ben marad, kev\u00e9s kock\u00e1zatot v\u00e1llal. Ide\u00e1lis megold\u00e1s, ha a k\u00eds\u00e9rletek dr\u00e1g\u00e1k <\/li>\n\n\n\n
    • Kiegyens\u00falyozott<\/strong>\u00a0= egyens\u00faly a \u00edg\u00e9retes ter\u00fcletek kiakn\u00e1z\u00e1sa \u00e9s a bizonytalan ter\u00fcletek felt\u00e1r\u00e1sa k\u00f6z\u00f6tt. Az alap\u00e9rtelmezett helyes v\u00e1laszt\u00e1s <\/li>\n\n\n\n
    • Felt\u00e1r\u00f3 jelleg\u0171<\/strong>\u00a0= a bizonytalan ter\u00fcleteket is vizsg\u00e1lja, hogy jobban meg\u00e9rts\u00fck a t\u00e9mak\u00f6rt. Hasznos a tanulm\u00e1nyoz\u00e1s kezdet\u00e9n.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      A v\u00e1rhat\u00f3 zaj<\/strong> meghat\u00e1rozza azt a zajtartom\u00e1nyt, amelyet a modell becs\u00fclni tud:<\/p>\n\n\n\n

        \n
      • Alacsony<\/strong>\u00a0= pontos m\u00e9r\u00e9sek, stabil elj\u00e1r\u00e1s: a modell finom interpol\u00e1ci\u00f3t v\u00e9gez (zaj \u2264 ~5 % a varianci\u00e1b\u00f3l); ; <\/li>\n\n\n\n
      • K\u00f6zepes<\/strong>\u00a0= \u00e1ltal\u00e1nos eset, a zajszint fels\u0151 hat\u00e1ra ~25 %; ; <\/li>\n\n\n\n
      • Magas<\/strong>\u00a0= nagyon v\u00e1ltoz\u00f3 m\u00e9r\u00e9si eredm\u00e9nyek vagy elj\u00e1r\u00e1sok: a modell nem v\u00e9gez interpol\u00e1ci\u00f3t a zajon kereszt\u00fcl (ak\u00e1r ~60 %-ig).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

        A kutat\u00e1s min\u0151s\u00e9ge<\/strong> b\u0151v\u00edti az egyes javaslatok eset\u00e9ben vizsg\u00e1lt jel\u00f6ltek k\u00f6r\u00e9t. R\u00e9szletes<\/strong> 6 t\u00e9nyez\u0151 felett aj\u00e1nlott; ilyenkor a sz\u00e1m\u00edt\u00e1s hosszabb ideig tart.<\/p>\n\n\n\n

        \u26a0\ufe0f A v\u00e1rhat\u00f3 zaj<\/strong> ez az a be\u00e1ll\u00edt\u00e1s, amely a legink\u00e1bb befoly\u00e1solja az eredm\u00e9nyeket, \u00e9s a vizsg\u00e1lat sor\u00e1n \u00fajra\u00e9rt\u00e9kel\u00e9sre ker\u00fcl. Ha egy folyamatot stabilnak nyilv\u00e1n\u00edtunk, mik\u00f6zben val\u00f3j\u00e1ban nem az, a modell minden m\u00e9r\u00e9si ingadoz\u00e1st val\u00f3s hat\u00e1snak tekint, \u00e9s a k\u00f6vetkez\u0151 k\u00eds\u00e9rleteket t\u00e9ves ir\u00e1nyba tereli. Ha a diagnosztik\u00e1ban megjelenik a \u00abmagas zajszint\u00bb figyelmeztet\u00e9s, akkor vissza kell t\u00e9rni a be\u00e1ll\u00edt\u00e1sokhoz.<\/p>\n\n\n\n

        2. A k\u00eds\u00e9rleti terv<\/h2>\n\n\n\n

        Ez a munkalap. Egy t\u00e1bl\u00e1zat, egy sor minden egyes k\u00eds\u00e9rlethez:<\/p>\n\n\n\n

        \"\"<\/figure>\n\n\n\n
        Oszlop<\/strong><\/td>Tartalom<\/strong><\/td><\/tr><\/thead>
        Sz.<\/strong><\/td>A kivitelez\u00e9s sorrendje.<\/td><\/tr>
        A t\u00e9nyez\u0151k<\/td>Az alkalmazand\u00f3 \u00e9rt\u00e9kek.<\/td><\/tr>
        A v\u00e1lasz<\/td>Ne hagyja ki!<\/strong> a pr\u00f3ba ut\u00e1n.<\/td><\/tr>
        Jogi st\u00e1tusz<\/strong><\/td>M\u00e9rt<\/strong> vagy Elv\u00e9gzend\u0151 feladatok<\/strong>.<\/td><\/tr>
        Eredet<\/strong><\/td>Eredeti terv<\/strong>, BO it. n<\/em><\/strong> (az iter\u00e1ci\u00f3ban javasolt) n<\/em>) vagy K\u00e9zik\u00f6nyv<\/strong>.<\/td><\/tr>
        Mi\u00e9rt ez a pont? (a modell elemz\u00e9se)<\/strong><\/td>A javaslat indokl\u00e1sa.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

        A modell alkalmazkodik legal\u00e1bb 4 m\u00e9rt k\u00eds\u00e9rlet alapj\u00e1n<\/strong>. Alatta a javaslat gomb le van tiltva, \u00e9s ezt magyar\u00e1zza is. Addig is le van tiltva, am\u00edg a javasolt k\u00eds\u00e9rletek eredm\u00e9ny\u00e9re v\u00e1runk: nem javasolunk \u00faj t\u00e9telt an\u00e9lk\u00fcl, hogy az el\u0151z\u0151t feldolgoztuk volna.<\/p>\n\n\n\n

        A gomb Javasolni a n<\/em> k\u00f6vetkez\u0151 k\u00eds\u00e9rletek<\/strong> elind\u00edtja a sz\u00e1m\u00edt\u00e1st. Dem\u00f3 m\u00f3dban, A f\u00fcgg\u0151ben l\u00e9v\u0151 vizsg\u00e1lati eredm\u00e9nyek szimul\u00e1l\u00e1sa<\/strong> kit\u00f6lti a v\u00e1laszokat.<\/p>\n\n\n\n

        A javaslatok elolvas\u00e1sa<\/strong>\u00a0= minden felk\u00edn\u00e1lt pr\u00f3ba c\u00edmk\u00e9vel \u00e9s egy\u00a0v\u00e1rhat\u00f3 nyeres\u00e9g<\/strong>\u00a0:<\/p>\n\n\n\n

        C\u00edmke<\/strong><\/td>Jelent\u00e9se<\/strong><\/td><\/tr><\/thead>
        \u00cdg\u00e9retes<\/strong><\/td>A modell ebben az esetben potenci\u00e1lisan pontosabb el\u0151rejelz\u00e9st ad, mint a jelenlegi legjobb m\u00f3dszer. Ez az a szempont, amely a legink\u00e1bb hozz\u00e1j\u00e1rul az optim\u00e1lis megold\u00e1s keres\u00e9s\u00e9hez.<\/td><\/tr>
        Kitermel\u00e9s<\/strong><\/td>K\u00f6zel \u00e1ll a jelenlegi legjobb megk\u00f6zel\u00edt\u00e9shez: finom\u00edtja \u00e9s megb\u00edzhat\u00f3bb\u00e1 teszi az optim\u00e1lis megold\u00e1st a helyi bizonytalans\u00e1g cs\u00f6kkent\u00e9s\u00e9vel.<\/td><\/tr>
        Felfedez\u00e9s<\/strong><\/td>M\u00e9g kev\u00e9ss\u00e9 ismert ter\u00fclet, nagyfok\u00fa bizonytalans\u00e1g. Inform\u00e1ci\u00f3t ny\u00fajt a felt\u00e1ratlan r\u00e9gi\u00f3kr\u00f3l, \u00e9s felvetheti, hogy m\u00e1shol tal\u00e1lhat\u00f3 a legjobb megold\u00e1s.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

        \ud83d\udca1 Az, hogy k\u00e9t nagyon hasonl\u00f3 v\u00e1ltozatot javasoltak, nem jelenti azt, hogy hiba lenne.<\/strong> A modul ezt kifejezetten jelzi: a modell a m\u00e9r\u00e9st meger\u0151s\u00edt\u00e9s \u00e9s a jel \u00e9s a zaj elv\u00e1laszt\u00e1sa \u00e9rdek\u00e9ben a potenci\u00e1lisan \u00edg\u00e9retesnek \u00edt\u00e9lt ter\u00fcletre \u00f6sszpontos\u00edtja az er\u0151fesz\u00edt\u00e9seket. Ez a v\u00e1rt viselked\u00e9s egy zajos folyamat eset\u00e9ben, \u00e9s hiba lenne ezeket az ism\u00e9tl\u0151d\u00e9seket k\u00e9zzel \u00abkijav\u00edtani\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

        Amikor a k\u00f6vetkez\u0151 k\u00eds\u00e9rletekb\u0151l v\u00e1rhat\u00f3 nyeres\u00e9g nagyon alacsonyra cs\u00f6kken, egy felirat jelzi, hogy val\u00f3sz\u00edn\u0171 a konvergencia<\/strong>: a vizsg\u00e1latot le lehet \u00e1ll\u00edtani, vagy folytathatjuk annak meger\u0151s\u00edt\u00e9se \u00e9rdek\u00e9ben.<\/p>\n\n\n\n

        3. Az olvas\u00e1si lapok<\/h2>\n\n\n\n
        F\u00fcl<\/strong><\/td>Mit \u00e1br\u00e1zol<\/strong><\/td><\/tr><\/thead>
        Konvergencia<\/strong><\/td>A k\u00eds\u00e9rletsz\u00e1m alapj\u00e1n el\u00e9rt legjobb eredm\u00e9ny. A laposod\u00f3 g\u00f6rbe a konvergenci\u00e1t jelzi. Legal\u00e1bb k\u00e9t k\u00eds\u00e9rletet kell m\u00e9rni.<\/td><\/tr>
        A pontok elhelyezked\u00e9se<\/strong><\/td>A k\u00e9t v\u00e1lasztott t\u00e9nyez\u0151re vonatkoz\u00f3 el\u0151re jelzett v\u00e1laszfel\u00fclet \u2013 a t\u00f6bbi t\u00e9nyez\u0151 r\u00f6gz\u00edtett \u00e9rt\u00e9kkel \u2013, a v\u00e9gzett k\u00eds\u00e9rletekkel \u00e9s a javaslatokkal egy\u00fctt. Egy jel\u00f6l\u0151n\u00e9gyzet seg\u00edts\u00e9g\u00e9vel a kijelz\u00e9s \u00e1tv\u00e1lt a\u2019bizonytalans\u00e1g<\/strong> a v\u00e1lasz helyett.<\/td><\/tr>
        3D<\/strong><\/td>K\u00e9t t\u00e9nyez\u0151t\u0151l kezdve. Ugyanez vonatkozik a g\u00e9pi tanul\u00e1sra is<\/td><\/tr>
        5D<\/strong><\/td>4 t\u00e9nyez\u0151t\u0151l kezdve. Ugyanez vonatkozik a g\u00e9pi tanul\u00e1sra is<\/td><\/tr>
        El\u0151rejelz\u00e9s<\/strong><\/td>A becs\u00fclt v\u00e1lasz a megadott ponton. Ugyanez vonatkozik a g\u00e9pi tanul\u00e1sra is<\/td><\/tr>
        Diagnosztika (megb\u00edzhat\u00f3s\u00e1g)<\/strong><\/td>L\u00e1sd a 4.4. \u00a7-t.<\/td><\/tr>
        T\u00e9nyez\u0151k \u00e9s modell<\/strong><\/td>L\u00e1sd a 4.5. \u00a7-t.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

        \ud83d\udca1 A kijelz\u0151\u2019bizonytalans\u00e1g<\/strong>\u00a0A pontt\u00e9rk\u00e9p az eg\u00e9sz modul legjobb d\u00f6nt\u00e9shozatali eszk\u00f6ze: megmutatja, hol nincs inform\u00e1ci\u00f3ja a modellnek. A ter\u00fclet sz\u00e9l\u00e9n tal\u00e1lhat\u00f3 piros bizonytalans\u00e1gi z\u00f3na \u00f6nmag\u00e1ban is megmagyar\u00e1zza, mi\u00e9rt t\u00e9rnek el ott a javaslatok.<\/p>\n\n\n\n

        3.1 \u201eKonvergencia\u201d f\u00fcl: <\/h3>\n\n\n\n
        \"\"<\/figure>\n\n\n\n

        3.2 \u201eFel\u00fclet\u201d f\u00fcl:<\/h3>\n\n\n\n

        A fekete pontok a megval\u00f3sult pr\u00f3b\u00e1k helysz\u00ednei, a barna pontok pedig a javasolt helysz\u00ednek<\/p>\n\n\n\n

        \"\"<\/figure>\n\n\n\n

        4. Diagn\u00f3zis: b\u00edzhatok-e a modellben?<\/h2>\n\n\n\n

        Ezt a k\u00e9rd\u00e9st teszi fel sz\u00f3 szerint a f\u00fcl, \u00e9s erre a k\u00f6vetkez\u0151 v\u00e1lasszal szolg\u00e1l: \u201eleave-one-out\u201d keresztellen\u0151rz\u00e9s<\/strong> : minden k\u00eds\u00e9rlet eredm\u00e9ny\u00e9t el\u0151re meghat\u00e1rozz\u00e1k mintha nem val\u00f3sult volna meg<\/strong>. \u00cdgy a t\u00e9nyleges \u00e1ltal\u00e1nos\u00edt\u00e1si k\u00e9pess\u00e9get tesztelj\u00fck, \u00e9s nem azt, hogy a modell k\u00e9pes-e \u00fajra v\u00e9gigmenni a saj\u00e1t pontjain.<\/p>\n\n\n\n

        \u00d6sszess\u00e9g\u00e9ben a k\u00f6vetkeztet\u00e9s:<\/p>\n\n\n\n

          \n
        • \u00d6sszess\u00e9g\u00e9ben megb\u00edzhat\u00f3 modell<\/strong>,\u00a0<\/li>\n\n\n\n
        • \u00d3vatosan alkalmazand\u00f3 modell<\/strong>,\u00a0<\/li>\n\n\n\n
        • M\u00e9g mindig nem t\u00fal megb\u00edzhat\u00f3 modell<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

          Majd n\u00e9gy mutat\u00f3:<\/p>\n\n\n\n

          Kijelz\u0151<\/strong><\/td>Olvas\u00e1s<\/strong><\/td><\/tr><\/thead>
          Predikt\u00edv R\u00b2 (Q\u00b2)<\/strong><\/td>Az el\u0151rejelz\u00e9s min\u0151s\u00e9ge: j\u00f3, k\u00f6zepes vagy gyenge.<\/td><\/tr>
          RMSE (LOO)<\/strong><\/td>A tipikus el\u0151rejelz\u00e9si hiba, a v\u00e1lasz m\u00e9rt\u00e9kegys\u00e9g\u00e9ben kifejezve.<\/td><\/tr>
          MAE (LOO)<\/strong><\/td>Az \u00e1tlagos abszol\u00fat hiba.<\/td><\/tr>
          Bor\u00edt\u00f3 95 %<\/strong><\/td>A bejelentett tartom\u00e1nyba es\u0151 k\u00eds\u00e9rletek ar\u00e1nya.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

          K\u00e9t \u00e1bra eg\u00e9sz\u00edti ki: megfigyelt vs. el\u0151re jelzett<\/strong> \u00e9s t\u00e9nyleges \u00e9rt\u00e9kek vs. el\u0151rejelz\u00e9sek<\/strong> a 95%-os konfidencia-intervallummal (%), ahol minden pontot \u201ej\u00f3l el\u0151rejelzett\u201d vagy \u201erosszul el\u0151rejelzett\u201d kateg\u00f3ri\u00e1ba soroltak.<\/p>\n\n\n\n

          \u26a0\ufe0f A bor\u00edt\u00f3<\/strong> ez a legfontosabb, \u00e9s egyben a legkev\u00e9sb\u00e9 figyelembe vett mutat\u00f3. 95 % alatt a modell al\u00e1becs\u00fcli saj\u00e1t bizonytalans\u00e1g\u00e1t<\/strong> : az intervallumai t\u00fal sz\u0171kek, ez\u00e9rt a javaslatai t\u00fal magabiztosak. A modul ez\u00e9rt azt javasolja, hogy n\u00f6velj\u00e9k a v\u00e1rhat\u00f3 zajszintet, vagy v\u00e9gezzenek tov\u00e1bbi k\u00eds\u00e9rleteket.<\/p>\n\n\n\n

          \u26a0\ufe0f Nagyon kev\u00e9s pr\u00f3bafut\u00e1s eset\u00e9n a \u201eleave-one-out\u201d valid\u00e1ci\u00f3 maga is kev\u00e9ss\u00e9 robusztus \u2014 a modul ezt jelzi is. Ezt ink\u00e1bb n\u00e9h\u00e1ny iter\u00e1ci\u00f3 ut\u00e1n \u00e9rdemes \u00fajra\u00e9rt\u00e9kelni, mintsem a harmadik pr\u00f3bafut\u00e1sn\u00e1l sz\u00f3 szerint venni.<\/p>\n\n\n\n

          5. T\u00e9nyez\u0151k \u00e9s modell<\/h2>\n\n\n\n

          A lap a modellt mag\u00e1t mutatja be:\u00a0Mat\u00e9rn 5\/2 anizotr\u00f3p mag<\/strong>, margin\u00e1lis log-val\u00f3sz\u00edn\u0171s\u00e9g, \u00e9s az\u2019a becs\u00fclt zaj sz\u00f3r\u00e1sa<\/strong>, a m\u00e9r\u00e9si \u00e9s elj\u00e1r\u00e1si elt\u00e9r\u00e9seket, amelyeket a modell figyelembe vesz.<\/p>\n\n\n\n

          Els\u0151sorban a a modell becs\u00fclt \u00e9rz\u00e9kenys\u00e9ge (ARD)<\/strong> : Az a t\u00e9nyez\u0151, amelynek korrel\u00e1ci\u00f3s hossza r\u00f6vid, olyan t\u00e9nyez\u0151, amely a modell szempontj\u00e1b\u00f3l jelent\u0151sen befoly\u00e1solja a v\u00e1lasz\u00e9rt\u00e9ket.<\/p>\n\n\n\n

          \u26a0\ufe0f A modul egy\u00e9rtelm\u0171en kifejti ezt, \u00e9s \u00e9rdemes megism\u00e9telni: ez az \u00e9rz\u00e9kenys\u00e9g a modell \u00e9rtelmez\u00e9se, nem pedig szignifikanciateszt vagy varianciaanal\u00edzis<\/strong>. Meghat\u00e1rozza a lehets\u00e9ges ir\u00e1nyokat; ezeket egy erre a c\u00e9lra kidolgozott statisztikai elemz\u00e9s is al\u00e1t\u00e1masztja.<\/p>\n\n\n\n

          A vizsg\u00e1lat \u00e1llapot\u00e1t\u00f3l f\u00fcgg\u0151en figyelmeztet\u00e9sek jelennek meg: t\u00fal kev\u00e9s pr\u00f3ba a becs\u00fclend\u0151 hiperparam\u00e9terek sz\u00e1m\u00e1hoz k\u00e9pest, magas vagy jelent\u0151s becs\u00fclt zajszint, valamint a korrel\u00e1ci\u00f3 hossza, amely vagy t\u00fal r\u00f6vid (t\u00falilleszt\u00e9s kock\u00e1zata), vagy t\u00fal hossz\u00fa (a modell szinte semmilyen hat\u00e1st nem \u00e9szlel).<\/p>","protected":false},"featured_media":0,"menu_order":40,"template":"","meta":{"_acf_changed":true},"menu-guide-dutilisateur":[32],"class_list":["post-4696","guide-dutilisateur","type-guide-dutilisateur","status-publish","hentry","menu-guide-dutilisateur-8-ml-machine-learning"],"acf":[],"yoast_head":"\nOptimisation bay\u00e9sienne - Ellistat<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"D\u00e9couvrez l'optimisation bay\u00e9sienne qui est un renversement de m\u00e9thode en Machine Learning.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/ellistat.com\/hu\/hasznaloi-utmutato\/bayesi-optimalizalas\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"hu_HU\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Optimisation bay\u00e9sienne - Ellistat\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"D\u00e9couvrez l'optimisation bay\u00e9sienne qui est un renversement de m\u00e9thode en Machine Learning.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/ellistat.com\/hu\/hasznaloi-utmutato\/bayesi-optimalizalas\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Ellistat\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Capture-decran-2026-08-13-a-14.26.44.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"578\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"588\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Becs\u00fclt olvas\u00e1si id\u0151\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"8 perc\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/guide-dutilisateur\\\/optimisation-bayesienne\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/guide-dutilisateur\\\/optimisation-bayesienne\\\/\",\"name\":\"Optimisation bay\u00e9sienne - Ellistat\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/guide-dutilisateur\\\/optimisation-bayesienne\\\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/guide-dutilisateur\\\/optimisation-bayesienne\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/Capture-decran-2026-08-13-a-14.26.44.png\",\"datePublished\":\"2026-08-13T12:51:08+00:00\",\"description\":\"D\u00e9couvrez l'optimisation bay\u00e9sienne qui est un renversement de m\u00e9thode en Machine Learning.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/guide-dutilisateur\\\/optimisation-bayesienne\\\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"hu\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/guide-dutilisateur\\\/optimisation-bayesienne\\\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"hu\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/guide-dutilisateur\\\/optimisation-bayesienne\\\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/Capture-decran-2026-08-13-a-14.26.44.png\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/Capture-decran-2026-08-13-a-14.26.44.png\"},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/guide-dutilisateur\\\/optimisation-bayesienne\\\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Accueil\",\"item\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Optimisation bay\u00e9sienne\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/#website\",\"url\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/\",\"name\":\"Ellistat\",\"description\":\"La suite qualit\u00e9 de l'industrie m\u00e9canique\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"hu\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Bayesi optimaliz\u00e1l\u00e1s \u2013 Ellistat","description":"Ismerje meg a bayesi optimaliz\u00e1l\u00e1st, amely a g\u00e9pi tanul\u00e1s ter\u00fclet\u00e9n egy teljesen \u00faj megk\u00f6zel\u00edt\u00e9st jelent.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/ellistat.com\/hu\/hasznaloi-utmutato\/bayesi-optimalizalas\/","og_locale":"hu_HU","og_type":"article","og_title":"Optimisation bay\u00e9sienne - Ellistat","og_description":"D\u00e9couvrez l'optimisation bay\u00e9sienne qui est un renversement de m\u00e9thode en Machine Learning.","og_url":"https:\/\/ellistat.com\/hu\/hasznaloi-utmutato\/bayesi-optimalizalas\/","og_site_name":"Ellistat","og_image":[{"width":578,"height":588,"url":"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Capture-decran-2026-08-13-a-14.26.44.png","type":"image\/png"}],"twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Becs\u00fclt olvas\u00e1si id\u0151":"8 perc"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/ellistat.com\/guide-dutilisateur\/optimisation-bayesienne\/","url":"https:\/\/ellistat.com\/guide-dutilisateur\/optimisation-bayesienne\/","name":"Bayesi optimaliz\u00e1l\u00e1s \u2013 Ellistat","isPartOf":{"@id":"https:\/\/ellistat.com\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/ellistat.com\/guide-dutilisateur\/optimisation-bayesienne\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/ellistat.com\/guide-dutilisateur\/optimisation-bayesienne\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Capture-decran-2026-08-13-a-14.26.44.png","datePublished":"2026-08-13T12:51:08+00:00","description":"Ismerje meg a bayesi optimaliz\u00e1l\u00e1st, amely a g\u00e9pi tanul\u00e1s ter\u00fclet\u00e9n egy teljesen \u00faj megk\u00f6zel\u00edt\u00e9st jelent.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/ellistat.com\/guide-dutilisateur\/optimisation-bayesienne\/#breadcrumb"},"inLanguage":"hu","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/ellistat.com\/guide-dutilisateur\/optimisation-bayesienne\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"hu","@id":"https:\/\/ellistat.com\/guide-dutilisateur\/optimisation-bayesienne\/#primaryimage","url":"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Capture-decran-2026-08-13-a-14.26.44.png","contentUrl":"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Capture-decran-2026-08-13-a-14.26.44.png"},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/ellistat.com\/guide-dutilisateur\/optimisation-bayesienne\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Accueil","item":"https:\/\/ellistat.com\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Optimisation bay\u00e9sienne"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/ellistat.com\/#website","url":"https:\/\/ellistat.com\/","name":"Ellistat","description":"A min\u0151s\u00e9gbiztos\u00edt\u00e1si csomag a g\u00e9pipar sz\u00e1m\u00e1ra","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/ellistat.com\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"hu"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/ellistat.com\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/guide-dutilisateur\/4696","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/ellistat.com\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/guide-dutilisateur"}],"about":[{"href":"https:\/\/ellistat.com\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/types\/guide-dutilisateur"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/ellistat.com\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4696"}],"wp:term":[{"taxonomy":"menu-guide-dutilisateur","embeddable":true,"href":"https:\/\/ellistat.com\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/menu-guide-dutilisateur?post=4696"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}