Публикации по теме 'overfitting'
Предотвращение переоснащения с помощью Dropout
При использовании Keras для обучения модели машинного обучения для реальных приложений важно знать, как предотвратить переоснащение. В этой статье мы рассмотрим эффективность Dropout в подавлении переобучения.
Что такое переоснащение?
Переобучение, иногда называемое переобучением, может произойти при обучении модели машинного обучения. Когда происходит переобучение/переобучение, точность обучающих данных повышается, но точность проверочного набора данных снижается. Поэтому, хотя он..
Проблемы, возникающие при подгонке данных к модели
Переоснащение-
Вот причина, по которой вы не хотите, чтобы ваша модель машинного обучения получала 100% точность обучающих данных, то есть… переобучение!!!
Модель переобучается, когда она просто запоминает данные, т.е. кривая, которая соответствует всем тренировочным данным. Если переобученную модель протестировать на обучающих данных, модель выдаст 0 ошибок обучения. Таким образом, чтобы проверить способность модели к обобщению, модель должна быть протестирована на невидимых..
4 Полезные методы, которые могут уменьшить переобучение в деревьях решений
Переобучение - вторая серьезная проблема для специалистов по данным после пропущенных значений и выбросов. По сравнению с другими моделями машинного обучения, может легко произойти переоснащение деревьев решений, поскольку их алгоритмы обучения могут создавать большие и сложные деревья решений, которые идеально подходят для обучающих примеров. В общем, переобучение - это проблема, которая возникает, когда алгоритм обучения идеально подходит для обучающих данных, но не может быть..
Состязательная проверка: борьба с переобучением
Введение
В процессе построения модели переоснащение требует больших усилий. Диагностика переобучения данных иногда очевидна, когда производительность ваших обучающих данных намного лучше, чем проверка, но не всегда. Понимание первопричины сбоя требует много времени, особенно в производственной среде. Мы пробуем множество методов, чтобы убедиться, что мы не переобучаем обучающие данные и хорошо обобщаем, проверяя производительность модели на данных перекрестной проверки. Переобучение..
Что такое компромисс смещения и дисперсии?
Машинное обучение
Что такое компромисс смещения и дисперсии?
Избегайте ошибки переобучения и неполного оснащения
Как специалисту по машинному обучению важно хорошо понимать, как создавать эффективные модели с высокой точностью. Распространенная ошибка при обучении модели - переобучение или недообучение.
Давайте рассмотрим эти темы, чтобы в следующий раз, когда вы будете строить модель, вы точно знаете, как избежать ошибки переобучения или неполного подбора.
Компромисс смещения..
Смещение, отклонение и недостаточная подгонка, чрезмерная подгонка
Итак, в этой статье мы увидим, что такое смещение и дисперсия, а затем воспользуемся этими концепциями, чтобы узнать, что такое недостаточное и переобучение.
Что такое Bias? Посмотрим, что написано в Википедии.
(Смещение - это несоразмерный вес в пользу или против идеи или предмета)
или в машинном обучении мы можем сказать, что предвзятость - это непропорционально большой вес в пользу или против функции. То же самое, что мы слышим везде.
Что такое дисперсия?
(..
Переоснащение VS Недостаточное приспособление
Начнем с обсуждения терминологии, используемой в изображении.
Смещение – представляет ошибку в обучающих данных.
Дисперсия – представляет ошибку в тестовых данных.
Over-Fiting- Алгоритм показывает хорошее соответствие данным обучения, но не данным тестирования, т. е. низкое смещение и высокая дисперсия.
Недостаточная подгонка. Алгоритм не показывает хорошего соответствия ни тренировочным данным, ни тестовым данным, т. е. высокое смещение и высокая дисперсия.
Теперь мы..
