Публикации по теме 'overfitting'


Ошибка обобщения в машинном обучении (смещение против дисперсии)
Фундаментальной целью машинного обучения является обобщение: возможность делать выводы о невидимых данных из конечных обучающих примеров. Поэтому методы количественной оценки ошибки обобщения имеют решающее значение для оценки эффективности любого подхода к машинному обучению. В обучении с учителем мы делаем предположение, что существует отображение f между признаками и метками. мы можем выразить это как y=f(x). f, показанное здесь красным цветом, — это неизвестная функция, которую вы..
Предотвращение переобучения с помощью методов регуляризации
Введение Информация. Одним из методов преодоления переобучения является регуляризация. Регуляризация, как правило, штрафует коэффициенты, вызывающие переобучение модели. В регуляризации есть две нормы, которые можно использовать в соответствии со сценариями. В этой статье мы узнаем о регуляризации, двух нормах регуляризации и методах регрессии, основанных на этих методах регуляризации. Оглавление Переобучение и регуляризация Регуляризация L1 или LASSO Регуляризация L2 или..
Ранняя остановка в полиномиальной регрессии
Использование техники глубокого обучения для борьбы с переобучением простой модели линейной регрессии. Я тестировал пример с сайта scikit-learn , который демонстрирует проблемы недостаточного и переобучения, а также то, как мы можем использовать линейную регрессию с полиномиальными функциями для аппроксимации нелинейных функций, согласно статье. Ниже представлена ​​измененная версия этого кода. Degree: 1 Coefficients: [-1.60931179] Degree: 4 Coefficients: [ 0.46754142..
Компромисс смещения и дисперсии
Компромисс смещения и дисперсии Конечная цель моделей машинного обучения - делать надежные прогнозы на основе новых, неизвестных данных. С этой целью мы хотим, чтобы наш алгоритм фиксировал отношения в существующих данных и реплицировал их среди новых записей. В то же время мы не хотим, чтобы у нашего алгоритма были, скажем, предрассудки из-за данных, на которых он обучался. В первом случае мы пытаемся уменьшить смещение нашей модели, которое представляет собой разницу между средним..
Совершают ли ваши модели машинного обучения эти распространенные ошибки?
По мере того, как мир становится все более цифровым, машинное обучение стало мощным инструментом для понимания огромных объемов данных, доступных нам. Однако создание точных моделей машинного обучения не всегда является простой задачей. Одна из самых больших проблем, с которыми сталкиваются специалисты по данным и специалисты по машинному обучению, заключается в обеспечении того, чтобы их модели хорошо обобщались на новые данные. Здесь в игру вступают понятия переобучения и..
Машинное обучение: заметки о переоснащении
Модель является наложением, когда она изучила определенные уникальные особенности обучающих данных, но недостаточно общих, чтобы хорошо работать с невидимыми данными. Таким образом, он не готов к реальному использованию. Причины: Если модель имеет высокую дисперсию и низкую погрешность , точность ее обучения увеличивается, но точность проверки снижается с каждой эпохой. . Если обучающий набор содержит зашумленные данные , это может снизить точность проверки и увеличить..
Компромисс между смещением и дисперсией в машинном обучении для начинающих
Элементы для оптимизации моделей машинного обучения с учителем Введение Каждый раз, когда вы будете пытаться создать модель контролируемого машинного обучения ( здесь различные типы моделей машинного обучения), вы должны считаться с компромиссом смещения и дисперсии. Независимо от того, сколько у вас данных или насколько хорошо вы их очищаете и обрабатываете, этот тип компромисса всегда будет. Итак, давайте начнем с объяснения смещения и дисперсии, чтобы лучше понять, как эти два..