Публикации по теме 'overfitting'


Переобучение в моделях дерева решений: понимание и преодоление ловушек
Введение. Деревья решений — это мощные модели машинного обучения, которые широко используются в различных областях благодаря их интерпретируемости и эффективности в задачах классификации и регрессии. Однако, как и любой другой алгоритм машинного обучения, деревья решений подвержены переобучению. В этом сообщении блога мы углубимся в концепцию переобучения в деревьях решений, изучим ее последствия и обсудим стратегии преодоления этой распространенной ловушки. Понимание переобучения..
Как регрессия Лассо (L1) поощряет нулевые коэффициенты, но не L2?
Мы часто почти везде читаем, что регрессия Лассо поощряет использование нулевого коэффициента и, следовательно, также является отличным инструментом для выбора переменных , но понять это очень сложно. В этой статье я попытался обсудить это подробно. Содержание Переобучение и регуляризация Интуиция 1: оптимизировать модель с одним коэффициентом Интуиция 2: Посмотрите на этот простой пример Интуиция 3: Наблюдайте за этим красивым изображением Интуиция 4: Вероятностная интерпретация..
Переобучение: причины и способы устранения
В этой статье мы поймем концепцию переобучения в отношении области машинного обучения, ответив на следующий вопрос. Что такое смещение и дисперсия? Что такое переоснащение? Каковы причины переобучения? Как мы можем решить проблему переобучения? Что такое смещение и дисперсия? Предвзятость: Смещение — это измерение неспособности модели уловить истинную связь между зависимыми и независимыми переменными. Проще говоря, смещение — это разница между нашими фактическими и..
Что такое линейная регрессия? Быстрая обложка с туториалом
Линейная регрессия в основном заключается в использовании некоторых данных и инструментов для поиска «наиболее подходящей линии». Зачем нам это нужно? Чтобы ответить на этот вопрос, нам нужно больше узнать о прогнозном анализе. В прогностическом анализе есть по крайней мере 1 объясняющая переменная, которая изменяется независимо от других переменных, и 1 зависимая переменная, которая зависит от других переменных. Наша цель – найти корреляцию между этими переменными. «После того,..
Общие проблемы при решении проблемы машинного обучения
Машинное обучение — это быстро развивающаяся область, которая может произвести революцию во многих отраслях. Однако процесс решения проблемы машинного обучения сопряжен с собственным набором проблем. В этом сообщении блога мы обсудим некоторые из наиболее распространенных проблем и способы их преодоления. Качество и количество данных. Качество и количество данных, используемых для обучения модели машинного обучения, имеют решающее значение для ее успеха. Данные должны быть актуальными,..
Все, что вам нужно знать о переобучении и недообучении при создании моделей машинного обучения.
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..
Краткое изложение: «Отсев: простой способ предотвратить переобучение нейронных сетей»
Что вы получите, прочитав эту статью? Это будет краткое изложение основных выводов из статьи Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting » кафедры компьютерных наук Университета Торонто, опубликованной в журнале Журнал исследований в области машинного обучения . Кто пишет эту статью? Я Олле из dataalliance.io и работаю с лекциями и семинарами для организаций, чтобы использовать возможности машинного обучения. Ключевые области для понимания Что такое..