Публикации по теме 'overfitting'


Регуляризация L1 и L2: объяснение разницы
Регуляризация L1 и L2 — два наиболее распространенных метода, используемых для предотвращения переобучения в моделях машинного обучения. Оба они добавляют штраф к функции потерь модели, но делают это по-разному. Регуляризация L1 добавляет штраф, равный абсолютному значению весов, а регуляризация L2 добавляет штраф, равный квадрату весов. Регуляризация L1 более эффективна в борьбе с переоснащением, чем регуляризация L2, но также с большей вероятностью вызовет проблемы во время..
Важность перекрестной проверки в машинном обучении
Объяснение, почему машинному обучению нужна перекрестная проверка и как это делается в Python Метод перекрестной проверки используется для тестирования обученных моделей машинного обучения и для независимой оценки их производительности. Для этого базовый набор данных делится на обучающие данные и тестовые данные. Однако затем точность модели рассчитывается исключительно на наборе тестовых данных, чтобы оценить, насколько хорошо модель реагирует на данные, которые еще не были..
Оптимизация производительности модели за счет компромисса смещения и дисперсии: стратегии для точного и надежного…
В этой статье мы исследуем критические концепции систематической ошибки и дисперсии, их влияние на производительность модели и эффективные стратегии для получения точных и надежных прогнозов. Важно найти правильный баланс между простотой и сложностью, чтобы создавать модели, которые…
Строительные блоки машинного обучения
Разделение данных . Разделение данных на фрагменты, которые можно использовать для обучения и проверки модели машинного обучения. Данные можно разделить на: 1. Обучающий набор : Набор примеров из набора данных, используемых для обучения (соответствующих параметрам модели машинного обучения) . 2. Проверочный набор: Набор примеров, используемых для настройки параметров модели 3. Тестовый набор : используется для оценки производительности полностью обученной модели...
Смещение, дисперсия и компромисс
Что такое предвзятость? Смещение  – это склонность алгоритма последовательно изучать неправильный шаблон, не принимая во внимание всю информацию в данных ( недостаточное соответствие ). Предвзятость используется, чтобы позволить модели машинного обучения учиться упрощенным способом. В идеале самая простая модель, которая может изучить весь набор данных и правильно предсказать его, является лучшей моделью. Следовательно, в модель вводится смещение с целью достижения максимально..
Одна потенциальная причина переобучения, которую я никогда раньше не замечал
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ Одна потенциальная причина переобучения, которую я никогда раньше не замечал Переобучение происходит, когда производительность обучающих данных намного выше, чем производительность данных тестирования. Гиперпараметры по умолчанию в пакетах машинного обучения могут привести к проблеме переобучения. «Почему моя настроенная модель все еще переоснащена?» "Вы использовали перекрестную проверку?" "Конечно да." «Какую модель вы использовали и какие..
Машинное обучение Zuihitsu — IV
Смешивание данных: простой, но мощный инструмент переоснащения счетчика Доктор Эрен Унлу, специалист по данным и инженер по машинному обучению @Datategy, Париж Не знаю почему, но для меня нет ничего лучше, чем копаться в простой, старой задаче с табличными данными. Большую часть времени наша рабочая нагрузка в компании смещается исключительно на сложную сегментацию изображений, анализ видео и довольно сложное прогнозирование временных рядов. Но мне просто не хватает простоты..