Дом » Азбука DataScience и машинного обучения » Как избавиться от переобучения?

Как избавиться от переобучения?
162

Последнее обновление: 2021-10-19 01:19:40


Методы предотвращения переобученияперекрёстная проверка,регуляризация (математика),ранняя остановка,вербализация нейронных сетей,априорная вероятность,байесовское сравнение моделей (англ. bayesian model comparison),

Что из этого является признаком переобучения Overfitting?

Переобучение, переподгонка (overtraining, overfitting) — нежелательное явление, возникающее при решении задач обучения по прецедентам, когда вероятность ошибки обученного алгоритма на объектах тестовой выборки оказывается существенно выше, чем средняя ошибка на обучающей выборке.4 мая 2010 г.

Что делать при переобучении модели?

Возможные решения при переобучении[править]Увеличение количества данных в наборе;Уменьшение количества параметров модели;Добавление регуляризации / увеличение коэффициента регуляризации.

В чем суть переобучения модели?

Переобучение возникает при избыточной сложности модели и заключается в том, что модель хорошо работает на обучающем наборе данных, при плохих результатах на примерах, не участвующих в обучении. ... На тренировочном наборе производится обучение модели, на тестовом – проверка её точности.

Что такое переобучение как обычно решают эту проблему при машинном обучении?

Переобучение (переподгонка, пере- в значении «слишком», англ. overfitting) в машинном обучении и статистике — явление, когда построенная модель хорошо объясняет примеры из обучающей выборки, но относительно плохо работает на примерах, не участвовавших в обучении (на примерах из тестовой выборки).

up