Публикации по теме 'overfitting'


5 простых способов предотвратить переоснащение
Переобучение происходит, когда модель изучает детали и шум в обучающих данных до такой степени, что это негативно влияет на производительность модели на новых данных. Переобучение — очень распространенная проблема, особенно при работе с любыми моделями прогнозирования на основе дерева. К счастью, существуют различные методы, которые помогают нам не попасть в эту ловушку. Удержание Мы оставляем от 20% до 40% данных для тестирования, а не используем все наши данные для обучения...
Ридж-регрессия: решение проблемы переобучения в регрессионных моделях
Ридж-регрессия — мощный инструмент, используемый в статистическом моделировании для борьбы с переобучением в регрессионных моделях. Переобучение происходит, когда модель слишком сложна и начинает описывать случайные ошибки в данных, а не связи между переменными. Это может привести к вводящим в заблуждение значениям R-квадрата, коэффициентам регрессии и значениям p, что может привести к неверным выводам, сделанным на основе данных. Ридж-регрессия работает путем добавления штрафного члена в..
Dropout: простой способ предотвратить переобучение нейронных сетей
Переобучение: Переоснащение происходит, когда модель машинного обучения дает хорошие результаты на наборе поездов, но плохо работает на тестовом наборе. Мы склонны говорить, что в таких случаях потери обобщения высоки или, другими словами, алгоритм не может хорошо обобщать. Переобучение происходит из-за того, что аналогичная ошибка присутствует в многочисленных обучающих данных, что приводит к тому, что алгоритм изучает и эти ошибки. Нейронные сети, являющиеся плотными моделями с..
Иногда больше данных может повредить
Не верите? я тоже! Фото Бена Уайта на Unsplash Итак, вот что поразило вас: в некоторых случаях наличие большего количества образцов может фактически снизить производительность модели. Не верите? Я тоже! Читайте дальше, чтобы увидеть, как я продемонстрирую это явление с помощью моделирования. Некоторый контекст В недавнем сообщении в моем личном блоге я обсуждал масштабируемую модель разреженной линейной регрессии, которую разработал на работе. Одно из интересных свойств..
Истории о машинном обучении
Истории о машинном обучении Обзор: В машинном обучении цель модели состоит в том, чтобы изучить шаблоны из обучающих данных, а затем использовать эти изученные шаблоны для обобщения и прогнозирования новых точек данных. Два распространенных случая, которые могут помешать модели хорошо обобщать, — это переоснащение и недообучение. Переобучение — это когда модель узнает об обучающих данных настолько конкретно, что не обобщает и не делает хороших прогнозов на новых данных. Недообучение —..
Не переобучать II
Мы используем термин Overfitting, когда наша модель слишком хорошо обучает данные, то есть когда модель изучает все важные функции, включая выбросы, в обучающих данных настолько хорошо, что это может негативно повлиять на нашу модель с точки зрения производительности модели на невидимых данных. . С точки зрения бизнеса, в каждой модели во время обучения очень важна проверка, переоснащена ли модель. Постановка проблемы: Это задача 10-летней давности.Самая сложная часть здесь - обучить..
разложение по смещению и дисперсии: история, стоящая за
нежное знакомство Большинство из нас уже сталкивались с некоторыми из наиболее повторяющихся проблем в проектах машинного обучения: переоснащение, неполное оснащение ... Чтобы решить эти проблемы, наивный кодировщик будет проверять все предложения, которые он или она найдет в поиске Google, без фактического анализа ситуации и все различные параметры, которые следует учитывать: характер алгоритма обучения, его характеристики, качество данных ... В этой статье мы узнаем, как определить..