Публикации по теме 'overfitting'
Руководство по решению проблемы переоснащения 2023 — 13 методов
Универсальное место для изучения 13 эффективных методов предотвращения переобучения в моделях машинного обучения и глубокого обучения.
Кто не любит находить решения самой серьезной проблемы, с которой сталкивается большинство специалистов по данным? «Проблема переобучения»
Эта статья может быть универсальным местом для изучения многих эффективных методов предотвращения переобучения в моделях машинного обучения и глубокого обучения.
Что происходит при переоснащении?..
Постобрезка дерева решений со сложностью затрат
Обрезка – это удаление отмерших или разросшихся ветвей. Садовники обрезают свои деревья, чтобы улучшить здоровье и структуру дерева или растения.
как это связано с деревом решений?
Как объяснялось ранее, то, что обрезка делает с растением, точно так же, как обрезка делает и с нашими деревьями решений. Это делает его более гибким за счет уменьшения размера деревьев решений и удаления разделов дерева, которые не являются критическими и избыточными для классификации экземпляров, чтобы оно..
Машинное обучение: как предотвратить переоснащение
Введение:
При построении модели машинного обучения важно убедиться, что ваша модель не слишком или недостаточно подходит. В то время как недостаточная подгонка обычно является результатом того, что модель не имеет достаточного количества данных, чрезмерная подгонка может быть результатом ряда различных сценариев. Задача машинного обучения - построить модель, которая хорошо работает как с обучающими данными, так и с новыми данными, которые добавляются для прогнозирования...
Не переобучать:
Бизнес-проблема:
Переоснащение - распространенная проблема с моделями машинного обучения, особенно когда у нас всего несколько точек данных для обучения. Чем меньше количество точек данных поезда, тем менее способна наша модель обобщать невидимые или тестовые точки данных.
Следовательно, нам нужно быть осторожными во время процесса обучения и посмотреть, как работает наша модель. Получив точность около 90% на данных поезда, мы не можем предположить, что наша модель будет работать так..
Какие из ваших функций переобучения?
"Секреты и уловки"
Какие из ваших функций переобучения?
Откройте для себя «ParShap»: расширенный метод определения того, какие столбцы делают вашу модель неэффективной на новых данных.
В машинном обучении важнее всего делать хорошие прогнозы на основе новых данных.
Когда прогнозы хороши для данных обучения, но плохи для тестовых данных, говорят, что модель « переоснащается ». Это означает, что модель изучила слишком много зашумленных паттернов из обучающих данных, и поэтому она..
3 проверенных метода восстановления неисправных моделей
Модели, которые когда-то хорошо себя зарекомендовали, могут начать портиться. Вот как вы могли бы остаться на курсе.
Во вселенной есть только одна константа — ИЗМЕНЕНИЕ!
Все, что вы видите и ощущаете, было версией самого себя минуту назад — данные, которые вы использовали для подгонки своих моделей, не являются исключением.
Идеальная модель с течением времени не может предсказывать, как раньше. Это не ошибка; так работают модели машинного обучения. Ожидать этого — работа..
Переоснащение и недооснащение (ОШИБКА В МОДЕЛЯХ ML)
Худшая производительность моделей ML (машинного обучения) в значительной степени связана с переоснащением и недообучением. Как и в прошлом, мы обнаружили, что обобщением является идея о том, что каждая модель должна работать, но переоснащение и недообучение будут сопровождать их, поэтому мы, как правило, должны больше осознавать, что модель не должна выполнять переоснащение и недообучение. Жизненно важным фактором при определении целевой функции на основе обучающих данных является то,..
