INHOUDSOPGAWE:

Hoe weet jy jou model is oorpas?
Hoe weet jy jou model is oorpas?

Video: Hoe weet jy jou model is oorpas?

Video: Hoe weet jy jou model is oorpas?
Video: Tom Odell - Another Love (Official Video) 2024, November
Anonim

Oorpas is verdag wanneer die model akkuraatheid is hoog met betrekking tot die data wat gebruik word in die opleiding van die model maar daal aansienlik met nuwe data. Effektief die model weet die opleidingsdata goed, maar veralgemeen nie. Dit maak die model nutteloos vir doeleindes soos voorspelling.

Weet ook wat om te doen as die model oorpas is?

Hanteer oorfitting

  1. Verminder die netwerk se kapasiteit deur lae te verwyder of die aantal elemente in die versteekte lae te verminder.
  2. Pas regularisering toe, wat daarop neerkom om 'n koste by te voeg tot die verliesfunksie vir groot gewigte.
  3. Gebruik uitvallae, wat sekere kenmerke lukraak sal verwyder deur dit op nul te stel.

Mens kan ook vra, wat is oorpas in besluitboom? Oorpas is die verskynsel waarin die leerstelsel die gegewe opleidingsdata so styf pas dat dit onakkuraat sou wees in die voorspelling van die uitkomste van die onopgeleide data. In besluit bome , oorpas vind plaas wanneer die boom is so ontwerp dat dit alle monsters in die opleidingsdatastel perfek pas.

Boonop, wat veroorsaak model-oorpas?

Oorpas gebeur wanneer a model leer die detail en geraas in die opleidingsdata tot die mate dat dit die prestasie van die negatief beïnvloed model op nuwe data. Dit beteken dat die geraas of lukrake fluktuasies in die opleidingsdata opgetel en as konsepte aangeleer word deur die model.

Hoe ken ek Underfitting?

'n Model onder pas wanneer dit te eenvoudig is met betrekking tot die data wat dit probeer modelleer. Een manier om op te spoor so 'n situasie is om die vooroordeel-variansie-benadering te gebruik, wat soos volg voorgestel kan word: Jou model is onder gepas wanneer jy 'n hoë vooroordeel het.

Aanbeveel: