# Parameterlek ## Instruksjoner Det finnes mange parametere som er satt som standard når man jobber med disse klassifiseringsmodellene. Intellisense i VS Code kan hjelpe deg med å utforske dem. Velg en av ML-klassifiseringsteknikkene i denne leksjonen og tren modellene på nytt ved å justere ulike parametere. Lag en notebook som forklarer hvorfor noen endringer forbedrer modellkvaliteten, mens andre forverrer den. Vær detaljert i svaret ditt. ## Vurderingskriterier | Kriterier | Eksemplarisk | Tilfredsstillende | Trenger forbedring | | --------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------- | ---------------------------- | | | En notebook presenteres med en fullt utviklet klassifiseringsmodell, hvor parametere er justert og endringer forklart i tekstbokser | En notebook er delvis presentert eller dårlig forklart | En notebook er feilaktig eller mangelfull | --- **Ansvarsfraskrivelse**: Dette dokumentet er oversatt ved hjelp av AI-oversettelsestjenesten [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Selv om vi streber etter nøyaktighet, vær oppmerksom på at automatiske oversettelser kan inneholde feil eller unøyaktigheter. Det originale dokumentet på sitt opprinnelige språk bør anses som den autoritative kilden. For kritisk informasjon anbefales profesjonell menneskelig oversettelse. Vi er ikke ansvarlige for eventuelle misforståelser eller feiltolkninger som oppstår ved bruk av denne oversettelsen.