Публикации по теме 'underfitting'


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..
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..
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..
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..
Обзор машинного обучения со мной: переобучение или недостаточное обучение
В машинном обучении идеальный алгоритм имеет низкую предвзятость и может точно моделировать истинную взаимосвязь, а также низкую изменчивость, создавая согласованные прогнозы для разных наборов данных. Как правило, если модель имеет хорошие показатели точности или производительности для набора обучающих данных, но не такие хорошие показатели точности или производительности для набора данных для тестирования, мы называем это переоснащением (отсутствием обобщения). И если модель..
Переоснащение и недообучение: общие проблемы машинного обучения
Оглавление Введение Что такое переоснащение? Что такое недообучение? Сравнение переобучения и недообучения Методы предотвращения переобучения и недообучения Заключение Введение Мы все узнали о важности машинного обучения на заре науки о данных. Это было, когда мы пытались получить наши первые идеи, используя множество переменных, факторов и корреляций. Полная модель машинного обучения — это не что иное, как математическая абстракция, описывающая взаимосвязь между входными..
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,..