Подгонка, переобучение и наилучшее соответствие модели:
В машинном обучении цель состоит в том, чтобы обучить модель, которая может хорошо обобщать невидимые данные. Однако это не всегда так, и модель может вести себя по-разному на данных обучения и данных тестирования.
Следует рассмотреть три сценария:
=› Недообучение. Недостаточное приспособление возникает, когда модель слишком проста и не может отразить базовые закономерности в данных. Это приводит к низкой производительности как на данных обучения, так и на данных тестирования. Говорят, что модель не соответствует данным.
=› Переобучение: Переобучение происходит, когда модель слишком сложна и слишком точно соответствует обучающим данным, улавливая шум или случайные колебания данных, а также лежащие в их основе закономерности. Это приводит к хорошей производительности на обучающих данных, но плохой производительности на тестовых данных. Говорят, что модель переоснащает данные.
=› Наилучшее соответствие: наилучшее соответствие достигается, когда модель не слишком проста и не слишком сложна и хорошо обобщает невидимые данные. Это приводит к хорошей производительности как на данных обучения, так и на данных тестирования.
Подводя итог, можно сказать, что недообучение происходит, когда модель слишком проста, переобучение происходит, когда модель слишком сложна, а наилучшее соответствие происходит, когда модель является идеальной — ни слишком простой, ни слишком сложной. Задача машинного обучения состоит в том, чтобы найти правильный баланс между сложностью модели и ее производительностью.
