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...

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 —..

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..