Bagaimanakah anda tahu model anda adalah Overfitting?

2024 Pengarang: Lynn Donovan | [email protected]. Diubah suai terakhir: 2023-12-15 23:51

Terlalu pasang disyaki apabila model ketepatan adalah tinggi berkenaan dengan data yang digunakan dalam melatih model tetapi menurun dengan ketara dengan data baharu. Secara berkesan model tahu data latihan dengan baik tetapi tidak digeneralisasikan. Ini menjadikan model tidak berguna untuk tujuan seperti ramalan.

Juga tahu, apa yang perlu dilakukan jika model adalah Overfitting?

Mengendalikan overfitting

1. Kurangkan kapasiti rangkaian dengan mengalih keluar lapisan atau mengurangkan bilangan elemen dalam lapisan tersembunyi.
2. Gunakan penyelarasan, yang turun untuk menambah kos kepada fungsi kehilangan untuk pemberat yang besar.
3. Gunakan lapisan Tercicir, yang akan mengalih keluar ciri tertentu secara rawak dengan menetapkannya kepada sifar.

Seseorang juga mungkin bertanya, apakah overfitting dalam pepohon keputusan? Terlalu muat adalah fenomena di mana sistem pembelajaran sangat sesuai dengan data latihan yang diberikan sehingga tidak tepat dalam meramalkan hasil data yang tidak terlatih. Dalam pokok keputusan , terlalu muat berlaku apabila pokok direka bentuk supaya sesuai dengan sempurna semua sampel dalam set data latihan.

Selain itu, apakah yang menyebabkan model Overfitting?

Terlalu pasang berlaku apabila a model mempelajari butiran dan bunyi dalam data latihan sehingga ia memberi kesan negatif kepada prestasi model pada data baharu. Ini bermakna bunyi bising atau turun naik rawak dalam data latihan diambil dan dipelajari sebagai konsep oleh model.

Bagaimanakah saya tahu Underfitting?

Model di bawah sesuai apabila ia terlalu mudah berkaitan dengan data yang cuba dimodelkan. satu cara untuk mengesan situasi sedemikian adalah dengan menggunakan pendekatan bias-variance, yang boleh diwakili seperti ini: Model anda kurang dipasang apabila anda mempunyai bias yang tinggi.