Зміст:
Визначення - Що означає Overfitting?
У статистиці та машинному навчанні перевиконання виникає тоді, коли модель намагається передбачити тенденцію до даних, що надто шумно. Переобладнання - це результат надмірно складної моделі з занадто великою кількістю параметрів. Переоснащена модель є неточною, оскільки тенденція не відображає реальність даних.
Техопедія пояснює Overfitting
Перевиконана модель - це модель з лінією тренду, яка відображає помилки в даних, з якими вона навчається, замість того, щоб точно передбачити небачені дані. Це краще видно візуально з графіком точок даних та лінією тренду. Переобладнана модель показує криву з вищими та нижчими точками, а правильно підібрана модель - плавною кривою або лінійною регресією.
Основна проблема при надмірному обладнанні полягає в тому, що модель ефективно запам'ятовує існуючі точки даних, а не намагається передбачити, якими будуть невидимі точки даних.
Занадто велика кількість балів є результатом надмірної кількості балів для тренувань. Існує цілий ряд методів, які дослідники машинного навчання можуть використовувати для пом'якшення перевитрати, включаючи перехресну валідацію, регуляризацію, ранню зупинку, обрізку, байесовські пріори, відсіву та порівняння моделей.
