Проблемы с переоснащением Это очень типичная проблема машинного обучения, также называемая высокой дисперсией . Проще говоря, обученная модель слишком сложна, что приводит к следующему: – чтобы достичь оптимальной сходимости (максимизации правдоподобия) на обучающем наборе (пространстве выборки), потери (y и yhat) сведены к минимуму. – Применяя модель к тестовому набору или перекрестной проверке, мы видим большие потери. – Обратите внимание, что здесь обсуждается только потеря , вы..

Оглавление: "Введение" Виды ошибок Методики анализа ошибок — Матрица ошибок — Визуализации — Анализ важности функций — Перекрестная проверка — Ошибка Разложение» Введение Чтобы измерить точность моделей машинного обучения и повысить их производительность, используется анализ ошибок (EA) для выявления, диагностики и исправления ошибок. Анализируя ошибки, вы можете получить ценную информацию об ограничениях вашей модели, понять закономерности и обнаружить причины..

Как избежать распространенных ошибок и глубже изучить наши модели В предыдущих статьях я сосредоточился главным образом на представлении отдельных алгоритмов, которые показались мне интересными. Здесь я прохожу полный проект классификации ML. Цель состоит в том, чтобы коснуться некоторых распространенных ошибок в проектах машинного обучения и описать читателям, как их избежать. Я также покажу, как мы можем пойти дальше, проанализировав ошибки нашей модели, чтобы получить важные..