Skąd wiesz, że Twój model jest Overfitting?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Ostatnio zmodyfikowany: 2023-12-15 23:51

Dopasowanie jest podejrzany, gdy Model dokładność jest wysoka w odniesieniu do danych wykorzystywanych w szkoleniu Model ale znacznie spada wraz z nowymi danymi. Skutecznie model wie dane treningowe dobrze, ale nie uogólniają. To sprawia, że Model bezużyteczne do celów takich jak przewidywanie.

Wiedz też, co zrobić, jeśli model jest overfitting?

Obsługa nadmiernego dopasowania

1. Zmniejsz pojemność sieci, usuwając warstwy lub zmniejszając liczbę elementów w warstwach ukrytych.
2. Zastosuj regularyzację, która sprowadza się do dodania kosztu do funkcji utraty dla dużych ciężarów.
3. Użyj warstw Dropout, które losowo usuną niektóre funkcje, ustawiając je na zero.

Można też zapytać, co to jest przeuczenie w drzewie decyzyjnym? Nadmierne dopasowanie to zjawisko polegające na tym, że system uczący się ściśle dopasowuje dane treningowe do danych treningowych tak bardzo, że przewidywanie wyników nietrenowanych danych byłoby niedokładne. w drzewa decyzyjne , nadmierne dopasowanie występuje, gdy drzewo jest zaprojektowany tak, aby idealnie dopasować wszystkie próbki w zestawie danych treningowych.

Dodatkowo, co powoduje overfitting modelu?

Dopasowanie dzieje się, gdy Model uczy się szczegółów i szumu w danych treningowych do tego stopnia, że ma to negatywny wpływ na wydajność Model na nowych danych. Oznacza to, że szum lub losowe fluktuacje w danych treningowych są zbierane i poznawane jako pojęcia przez Model.

Jak poznać niedopasowanie?

Model nie pasuje, gdy jest zbyt prosty w odniesieniu do danych, które próbuje modelować. Jeden sposób na wykrycie w takiej sytuacji należy zastosować podejście odchylenia-wariancji, które można przedstawić w następujący sposób: Twój model jest niedopasowany, gdy masz duże obciążenie.