Различные случаи недообучения и переобучения Нет ни одной широко обсуждаемой темы машинного обучения, важной для понимания и фундаментальной, чем переоснащение и недообучение. Модель, которая не учится или не может обобщать новое, бесполезна. у нас есть два способа распознать эти модели: недообучение и переоснащение. Если модель не научилась, это называется недообучением, а если модель не обобщает невидимые образцы, это называется переоснащением. Результатом обоих случаев являются..

Введение: Первый сценарий. АЗ – инженер по машинному обучению. Ему поручили разработать алгоритм, который может прогнозировать вероятность смерти от кашля. У него есть доступный ему набор данных, который включает больше отрицательных случаев и меньше положительных случаев, то есть случаев людей, которые действительно умерли от кашля. Он разрабатывает алгоритм, который при обучении на доступных данных обучается с точностью 98%, но при воздействии на данные из реальной жизни,..

Переоснащение и недообучение в построении моделей машинного обучения Построение моделей машинного обучения обычно сопряжено с множеством проблем, и если вы не будете осторожны, вы можете в конечном итоге построить модель, которая так хорошо работает на наборе данных поезда, но плохо на тестовом наборе данных, или модель, которая плохо работает на обоих поездах. и тестовый набор данных. В этом посте я подробно объясню вам, что такое переобучение и недообучивание, их причины и как их..