Hur vet du att din modell är Overfitting?

2024 Författare: Lynn Donovan | [email protected]. Senast ändrad: 2023-12-15 23:53

Överanpassning är misstänkt när modell noggrannheten är hög med avseende på de data som används vid träning modell men sjunker avsevärt med nya data. Effektivt modellen vet träningsdata väl men generaliserar inte. Detta gör att modell värdelös för ändamål som förutsägelse.

Vet du också vad du ska göra om modellen är övermonterad?

Hanterar övermontering

1. Minska nätverkets kapacitet genom att ta bort lager eller minska antalet element i de dolda lagren.
2. Tillämpa regularisering, vilket handlar om att lägga till en kostnad för förlustfunktionen för stora vikter.
3. Använd Dropout-lager, som slumpmässigt tar bort vissa funktioner genom att ställa in dem på noll.

Man kan också fråga sig, vad är överfitting i beslutsträd? Överanpassning är fenomenet där inlärningssystemet så pass väl passar den givna träningsdatan att det skulle vara felaktigt när det gäller att förutsäga resultaten av den otränade datan. I beslutsträd , överanpassning inträffar när träd är utformad för att perfekt passa alla prover i träningsdatauppsättningen.

Dessutom, vad orsakar modell överanpassad?

Överanpassning händer när a modell lär sig detaljerna och bruset i träningsdatan i den utsträckning som det negativt påverkar prestanda modell på nya uppgifter. Detta innebär att bruset eller slumpmässiga fluktuationer i träningsdatan plockas upp och lärs in som begrepp av modell.

Hur vet jag Underfitting?

En modell under passar när den är för enkel med hänsyn till de data som den försöker modellera. Ett sätt att upptäcka en sådan situation är att använda bias-variance-metoden, som kan representeras så här: Din modell är undermonterad när du har en hög bias.