Kako znate da je vaš model overfitting?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zadnja izmjena: 2023-12-15 23:44

Overfitting je sumnjiv kada je model tačnost je visoka u odnosu na podatke koji se koriste u obuci model ali značajno opada s novim podacima. Efektivno model zna podaci o obuci su dobri, ali ne generaliziraju. Ovo čini model beskorisno za svrhe kao što je predviđanje.

Također znate, šta učiniti ako je model Overfitting?

Rukovanje prekomjernom opremom

1. Smanjite kapacitet mreže uklanjanjem slojeva ili smanjenjem broja elemenata u skrivenim slojevima.
2. Primijenite regularizaciju, koja se svodi na dodavanje troškova funkciji gubitka za velike težine.
3. Koristite slojeve Dropout, koji će nasumično ukloniti određene karakteristike tako što će ih postaviti na nulu.

Neko se takođe može zapitati, šta je to preuklapanje u stablu odlučivanja? Over-fitting je fenomen u kojem sistem učenja čvrsto uklapa date podatke o obuci toliko da bi bio netačan u predviđanju ishoda neobučenih podataka. U stabla odluka , over-fitting nastaje kada se drvo dizajniran je tako da savršeno odgovara svim uzorcima u skupu podataka za obuku.

Štaviše, šta uzrokuje preopterećenje modela?

Overfitting se dešava kada a model uči detalje i buku u podacima o obuci do te mjere da negativno utječe na performanse model na novim podacima. To znači da se šum ili nasumične fluktuacije u podacima o treningu pokupe i uče kao koncepti od strane model.

Kako da znam o nedostatku opreme?

Model se ne uklapa kada je previše jednostavan u odnosu na podatke koje pokušava modelirati. Jedan način otkrivanja takva situacija je da se koristi pristup bias-varijanse, koji se može predstaviti ovako: Vaš model je nedovoljno opremljen kada imate veliku pristrasnost.