Состязательная проверка тесно связана с проблемой дрейфа данных при подборе моделей машинного обучения, и это важно знать, чтобы бороться с проблемой переобучения Введение В современном мире, когда любая прогностическая модель построена и развернута в рабочей среде, основное предположение состоит в том, что данные, на основе которых была построена и протестирована модель, будут иметь общие характеристики с производственными данными, что может быть не всегда. В основном модель..

Проверка модели в ML (Часть I) Определение: В машинном обучении проверка модели называется процессом, в котором обученная модель оценивается с помощью набора тестовых данных. Набор тестовых данных является отдельной частью того же набора данных, из которого получен обучающий набор. Основная цель использования набора тестовых данных - проверить способность обученной модели к обобщению. Проверка модели выполняется после обучения модели. Вместе с обучением модели проверка модели..