Публикации по теме 'overfitting'


Превращение повторяющейся бизнес-задачи в процесс самосовершенствования
Простой и практичный комплексный пример управления компромиссом между смещением и дисперсией на небольшом наборе текстовых данных Неудивительно, что обнаружение спама в Google или отслеживание 200 000 судов в Vortexa требует машинного обучения и инженерии данных. Люди не могут обрабатывать миллиарды точек данных, и они не так отзывчивы и согласованы, как компьютеры. Однако многим аналитикам это может показаться далеким от повседневной жизни . Во многих случаях создание новой..
Овладение искусством предотвращения переобучения и недообучения в моделях машинного обучения
Введение Модели машинного обучения, несомненно, являются мощными инструментами, способными учиться на данных и делать прогнозы. Однако они не лишены недостатков и часто страдают от двух распространенных проблем: переобучения и недообучения. Обе проблемы могут привести к снижению производительности и ненадежным результатам. В этом подробном руководстве мы рассмотрим различные методы предотвращения переобучения и недообучения в моделях машинного обучения и подробно рассмотрим каждый метод...
Переоснащение, недооснащение и регуляризация
Компромисс смещения и дисперсии, часть 2 из 3 В Части 1 мы рассмотрели большую часть базовой терминологии, а также несколько ключевых идей о формуле смещения-дисперсии ( MSE = Bias² + Variance ), в том числе этот парафраз из Анны Карениной : Все совершенные модели похожи друг на друга, но каждая несчастливая модель может быть несчастлива по-своему. Чтобы максимально использовать эту статью, я предлагаю взглянуть на Часть 1 , чтобы убедиться, что вы хорошо подготовлены для ее..
Концепция машинного обучения 13: Underfit, Overfit и Bestfit в модели.
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..
Переоснащение и регуляризация нейронных сетей
В этой статье объясняется простейшее переоснащение и регуляризация. Мы рассмотрим, что такое переобучение, почему это происходит, последствия переобучения, как определить, переоснащается ли модель, и способы избежать переобучения с помощью регуляризации. Переоснащение Переобучение - это когда обученная модель запоминает нежелательные шаблоны или шум из набора обучающих данных. Это происходит из-за слишком большой обучаемости или способности к обучению (слишком много скрытых слоев или..
Регуляризация в машинном обучении
Регуляризация — это подход к решению проблемы переобучения модели. Переобученная модель не может обобщить оценки на тестовых данных. Когда базовая модель, которую нужно изучить, имеет низкое смещение / высокую дисперсию или когда у нас небольшой объем данных, оценочная модель склонна к переобучению. Регуляризация уменьшает дисперсию модели. Что такое переоснащение в машинном обучении? Переобучение — это концепция в науке о данных, которая возникает, когда статистическая..
Недостаточное и переобучение в машинном обучении и как с этим бороться !!!
Недостаточная и переобучение в машинном обучении и как с этим бороться !!! Причина низкой производительности модели в машинном обучении либо переоснащение, либо недостаточное соответствие данных. В этом рассказе мы откроем для себя концепцию обобщения в машинном обучении и связанные с этим проблемы переобучения и недообучения. Давайте начнем !!! Обобщение в машинном обучении Обобщение относится к тому, насколько хорошо концепции, усвоенные моделью машинного обучения, обобщаются..