Термины недообучения и переобучения используются в машинном обучении для понимания выходных данных.
Термины Недообучение и переоснащение используются в машинном обучении. Они связаны с работой машинного обучения модели. Когда нам нужно наблюдать за работой модели машинного обучения, чтобы увидеть, как она извлекает выходные данные из входных данных, вы также можете сказать все о неспособности модели получить желаемый результат путем изучения ввода.
Недооснащение
Когда уровень точности модели очень низкий, это обычно происходит, когда данных, используемых для построения модели, очень мало. Или когда он не может читать сложные шаблоны, потому что алгоритмы, используемые для его построения, очень просты. Обычно это также происходит, когда мы используем нелинейные данные для построения линейной модели. Его можно уменьшить, используя простые методы, такие как удаление шума из данных, а также увеличение сложности модели, применяя математическую концепцию, известную как полиномиальная регрессия.
0подгонка
Когда модель не может правильно дифференцировать данные. Обычно это происходит, когда модель обучается на слишком большом количестве данных, из-за чего она начинает учиться на шуме и неточных записях данных в наборе данных. Основной причиной переобучения является использование нелинейных и непараметрических методов. эту проблему можно уменьшить, если мы будем использовать линейные алгоритмы при использовании линейных данных, используя такие параметры, как максимальная глубина, если используются деревья решений. Несколько методов, которые мы должны учитывать при уменьшении переобучения, слишком мало снижают гибкость модели, увеличивают данные для обучения и останавливают его раньше. Мы можем использовать три метода регуляризации.
- Регулировка L1 или регуляризация Лассо
- Регуляризация L2 или гребенчатая регуляризация
- Эластичная сетка
Эластичная регуляризация использует регуляризацию лассо и регуляризацию гребня вместе. Благодаря этому он может дать лучшие результаты, чем они оба.
Правильная установка
Нет ничего лучше правильной подгонки или правильного баланса. Мы можем добиться желаемого результата методом проб и ошибок. здесь, чтобы модель работала должным образом, необходимо использовать различные комбинации и должным образом изучить наш набор данных еще до того, как мы начнем работать над ним.
Следовательно, мы можем сказать, что наука о данных — это обширная область, в которой есть что предложить. Таким образом, для таких платформ, как appengine.ai, становится чрезвычайно важным понять эту концепцию для предоставления качественных устойчивых высококачественных продуктов.
