Публикации по теме 'underfitting'
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..
Экспериментирование с компромиссом смещения/дисперсии в машинном обучении
Экспериментирование с компромиссом смещения/дисперсии в машинном обучении
Предварительные требования. В этой статье предполагается базовое понимание языка программирования Python.
Здравствуйте, мои дорогие читатели! Я здесь с еще одной новой статьей, чтобы рассказать вам о концепции компромисса смещения/дисперсии в науке о данных и машинном обучении с помощью эксперимента. Я буду продолжать публиковать статьи о науке о данных и машинном обучении, чтобы упростить концепции для..
Что такое недообучение и переоснащение в машинном обучении?
Вы, наверное, слышали эти термины, но понимаете ли вы концепцию?
Справедливо сказать, что машинное обучение как наука столь же замечательна, сколь и сложна. По своей сути, это высокотехничный и математический подход. Но вы не можете начать царапать поверхность машинного обучения, если вы не можете понять технические свойства нетехническим способом. Например, если вы пойдете на собеседование специалиста по данным, вас неизбежно спросят: «Можете ли вы объяснить недообучение и переоснащение..
Недообучение и переоснащение
Термины недообучения и переобучения используются в машинном обучении для понимания выходных данных.
Термины Недообучение и переоснащение используются в машинном обучении . Они связаны с работой машинного обучения модели. Когда нам нужно наблюдать за работой модели машинного обучения, чтобы увидеть, как она извлекает выходные данные из входных данных, вы также можете сказать все о неспособности модели получить желаемый результат путем изучения ввода.
Недооснащение..
Предвзятость и дисперсия в машинном обучении
Прежде чем переходить к смещению и отклонению , мы должны четко понять, что такое недостаточное и чрезмерное соответствие .
Недостаточная подгонка : здесь точки данных не попадают близко к кривой и дают большее значение общей ошибки для новых точек данных.
LOW TRAINING DATA ACCURACY
LOW TESTING DATA ACCURACY
Чрезмерная подгонка: это полная противоположность недоподгонки , когда все точки падают точно на кривую, в результате чего новые точки тестирования,..
День 38 из 100DaysofML
Переоснащение и недообучение . Я чувствую, что эти две концепции очень тесно связаны с тем, как модель может интерпретировать данные и какова правильность данной функции. Это связано с другой концепцией, которая называется Перекрестная проверка .
Проще говоря, при построении модели переоснащение и недооснащение — это то, о чем вам нужно беспокоиться как о недостатках, поскольку они влияют на общую производительность модели.
Что вы подразумеваете под переобученной моделью? По..
Недостаточная/чрезмерная подгонка — Дилемма смещения/дисперсии
Машинное обучение — довольно увлекательная область. Как правило, вы даете своей программе некоторые входные данные, и она дает вам прогноз. Но я думаю, мы оба знаем, что это легче сказать, чем сделать. Есть много вещей, о которых нужно позаботиться, прежде чем мы сможем заставить нашу программу работать, и много ошибок, которых нужно избежать.
Говоря об ошибках, которых следует избегать, есть два ключевых термина, которые учитывают все исследователи данных каждый раз, когда строят свою..
