Как да разберете, че вашият модел е Overfitting?

2025 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последно модифициран: 2025-01-22 17:18

Прекомерно оборудване е съмнително, когато модел точността е висока по отношение на данните, използвани при обучението модел но спада значително с нови данни. Ефективно на моделът знае данните от обучението са добре, но не се обобщават. Това прави модел безполезни за цели като прогнозиране.

Също така знаете какво да направите, ако моделът е Overfitting?

Боравене с преоборудване

1. Намалете капацитета на мрежата, като премахнете слоевете или намалите броя на елементите в скритите слоеве.
2. Приложете узаконяване, което се свежда до добавяне на цена към функцията за загуба за големи тежести.
3. Използвайте слоеве за отпадане, които ще премахнат произволно определени характеристики, като ги настроят на нула.

Някой може също да попита какво е прекомерно монтиране в дървото на решенията? Прекалено монтиране е явлението, при което учебната система плътно приляга на дадените тренировъчни данни толкова много, че би било неточно при прогнозиране на резултатите от необучените данни. В дърветата на решенията , прекомерно монтиране възниква, когато на дърво е проектиран така, че да пасне перфектно на всички проби в набора от данни за обучение.

Освен това, какво причинява свръхоборудване на модела?

Прекомерно оборудване се случва, когато а модел научава детайлите и шума в тренировъчните данни до степен, в която това се отразява негативно на представянето на модел на нови данни. Това означава, че шумът или случайните флуктуации в тренировъчните данни се улавят и научават като концепции от модел.

Как да разбера, че е недостатъчен?

Моделът не се вписва, когато е твърде прост по отношение на данните, които се опитва да моделира. едно начин за откриване такава ситуация е да се използва подхода на отклонение-дисперсия, който може да бъде представен по следния начин: Вашият модел е недостатъчно монтиран, когато имате голямо отклонение.