Taula de continguts:

Com saps que el teu model és Overfitting?
Com saps que el teu model és Overfitting?

Vídeo: Com saps que el teu model és Overfitting?

Vídeo: Com saps que el teu model és Overfitting?
Vídeo: Камерон Расселл: Внешность не главное. Поверьте мне, я модель 2024, De novembre
Anonim

Sobreajustament és sospitós quan el model la precisió és alta pel que fa a les dades utilitzades en l'entrenament model però baixa significativament amb les noves dades. Efectivament el el model sap les dades d'entrenament bé però no generalitza. Això fa que el model inútil per a finalitats com la predicció.

També saps, què fer si el model està sobreajustat?

Maneig del sobreajust

  1. Reduïu la capacitat de la xarxa eliminant capes o reduint el nombre d'elements a les capes ocultes.
  2. Aplicar la regularització, que es redueix a afegir un cost a la funció de pèrdua per a grans pesos.
  3. Utilitzeu capes d'abandonament, que eliminaran determinades funcions de manera aleatòria posant-les a zero.

També es pot preguntar, què és el sobreajust en l'arbre de decisió? Sobreajustat és el fenomen en què el sistema d'aprenentatge s'ajusta tant a les dades d'entrenament donades que seria inexacte a l'hora de predir els resultats de les dades no entrenades. En arbres de decisió , sobreajustat es produeix quan el arbre està dissenyat per adaptar-se perfectament a totes les mostres del conjunt de dades d'entrenament.

A més, què causa el sobreajustament del model?

Sobreajustament passa quan a model aprèn el detall i el soroll de les dades d'entrenament en la mesura que afecta negativament el rendiment del model sobre dades noves. Això vol dir que el soroll o les fluctuacions aleatòries de les dades d'entrenament són recollides i apreses com a conceptes pel model.

Com sé Underfitting?

Un model s'ajusta quan és massa senzill pel que fa a les dades que està intentant modelar. Un manera de detectar aquesta situació és utilitzar l'enfocament de la variància de biaix, que es pot representar així: el vostre model està poc ajustat quan teniu un biaix elevat.

Recomanat: