Публикации по теме 'underfitting'


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...
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..
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..
Переоснащение и недообучение
Решение фундаментальной проблемы науки о данных Хорошая модель машинного обучения нацелена на хорошее обобщение обучающих данных на любые данные из предметной области. Это позволяет нам делать прогнозы в будущем на основе данных, которые модель никогда не видела. Существует терминология, используемая в машинном обучении, когда мы говорим о том, насколько хорошо модель машинного обучения учится и обобщает новые данные, а именно о переоснащении и недообучении. Переоснащение и..
Простое руководство по компромиссу смещения и дисперсии — Часть 1
Краткое обновление основных концепций компромисса смещения и дисперсии для построения модели. Приведенное выше изображение, показывающее 4 сценария сочетания смещения и дисперсии, очень распространено при попытке объяснить компромисс между смещением и дисперсией. Но что такое предвзятость и дисперсия? Цель хорошей модели состоит в том, чтобы иметь низкое смещение и низкую дисперсию. Если мы можем знать, от какого сценария страдает наша модель, мы можем применить соответствующее..
Обобщение в машинном обучении для повышения производительности.
Вы когда-нибудь замечали, что ваша модель дает ложные прогнозы по данным тестирования? Несмотря на то, что вы обучили свою модель с достаточным количеством данных, вы все равно получаете ложноотрицательные или ложноположительные результаты для ваших тестовых данных. Это почему? Ваша модель либо не соответствует вашим тренировочным данным, либо переоснащается. Обобщение - это показатель эффективности вашей модели при прогнозировании невидимых данных. Таким образом, важно..
Смещение и отклонение
Если вы запускаете алгоритм обучения, и он не работает так, как вы надеялись, это произойдет из-за того, что у вас либо проблема с высоким смещением, либо проблема с высокой дисперсией, другими словами, либо проблема недостаточного соответствия . или проблема переобучения почти все время. Жизненно важно понять, какая из этих двух проблем является предвзятостью или дисперсией, или и тем и другим сразу, потому что знание того, какая из этих двух вещей происходит, может дать очень..