Публикации по теме 'overfitting'
Принцип выбора модели:
Прежде чем выбрать какую-либо модель, необходимо иметь в виду, что разные модели хорошо подходят для разных типов ситуаций. Некоторые хорошо работают с многомерными данными, а некоторые нет. Точно так же некоторые могут обрабатывать зашумленные данные и пропущенные значения, тогда как некоторые не могут этого сделать. Таким образом, каждый класс моделей имеет свои сильные и слабые стороны.
В зависимости от вычислительных ресурсов и типа данных, которые у вас есть, вам необходимо..
Борьба с отсевом от переобучения модели
Переобучение модели - одно из самых больших опасений, которые испытывают специалисты по машинному обучению при обучении модели. Уловка заключается в том, что если модель была переобучена, действительно можно будет узнать, только когда она будет использоваться для данных за пределами обучающего набора. Переоснащение модели означает, что модель очень хороша для правильных прогнозов, но только тогда, когда они делают прогнозы на основе данных обучения. Модель бесполезна, если она работает с..
От нуля до героя: аддитивное сглаживание Лапласа для наивного байесовского классификатора.
Значение вероятности в алгоритмах машинного обучения (ML) и обработки естественного языка (NLP) невозможно переоценить. Эти алгоритмы зависят от вероятностных моделей для прогнозирования и принятия решений на основе входных данных. В НЛП вероятности используются для языкового моделирования, оценки вероятности предложения или последовательности слов и генерации текста. Однако иногда эти вероятности могут быть нулевыми, что потенциально снижает производительность модели. К счастью,..
Переобучение модели или возможные способы борьбы с ним
Переоснащение происходит, когда модель не может обобщать и вместо этого слишком близко подходит к набору обучающих данных. Переобучение происходит по нескольким причинам, например: • Размер данных для обучения слишком мал и не содержит достаточного количества выборок данных для точного представления всех возможных значений входных данных. • Данные для обучения содержат большое количество нерелевантная информация, называемая зашумленными данными. • Модель слишком долго обучается на одном..
Всего два цента опыта, чтобы настроить переоснащение обучения модели
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..
Переоснащение и недостаточное оснащение в моделях машинного обучения
В Machine Leaning производительность модели оценивается на основе двух важных параметров. Точность и обобщение . Точность означает, насколько хорошо модель предсказывает правильное целевое значение, а обобщение означает, насколько хорошо модель ведет себя на видимых и невидимых данных.
Модели машинного обучения обучаются на заданных обучающих данных, а производительность оценивается на невидимых тестовых данных. Модель считается правильной, если она ведет себя почти одинаково с..
Кривая обучения для выявления переобучения и недостаточного приспособления в машинном обучении
В этой статье обсуждается переобучение и недообучение в машинном обучении, а также использование кривых обучения для эффективного выявления переобучения и недостаточного подгонки в моделях машинного обучения.
Переоснащение и недооборудование
Переобучение (также известное как дисперсия):
Говорят, что модель переобучена, если она переобучена на данных, так что она даже учится на них шума. Модель overfit изучает каждый пример настолько хорошо, что неправильно классифицирует невидимый..
