Telegram Group & Telegram Channel
Что такое переобучение (overfitting), и какие методы можно применить, чтобы его избежать?

При переобучении модель слишком хорошо «заучивает» тренировочные данные и, следовательно, плохо предсказывает на новых данных, которые ещё не «видела». Чтобы снизить риск overfitting, можно сделать следующее:

✔️Определить критерии ранней остановки: например, вы можете прекратить обучение, если результаты модели на валидационных данных не улучшаются в течение заданного числа эпох.
✔️Взять более простую модель с меньшим числом параметров.
✔️Добавить регуляризацию (например, L1 и L2).
✔️Выбрать наиболее информативные признаки, чтобы снизить шум.
✔️Использовать ансамблевые методы, которые объединяют «слабые» модели для получения более точных результатов.
✔️Увеличить набор входных данных (если возможно).



tg-me.com/ds_interview_lib/88
Create:
Last Update:

Что такое переобучение (overfitting), и какие методы можно применить, чтобы его избежать?

При переобучении модель слишком хорошо «заучивает» тренировочные данные и, следовательно, плохо предсказывает на новых данных, которые ещё не «видела». Чтобы снизить риск overfitting, можно сделать следующее:

✔️Определить критерии ранней остановки: например, вы можете прекратить обучение, если результаты модели на валидационных данных не улучшаются в течение заданного числа эпох.
✔️Взять более простую модель с меньшим числом параметров.
✔️Добавить регуляризацию (например, L1 и L2).
✔️Выбрать наиболее информативные признаки, чтобы снизить шум.
✔️Использовать ансамблевые методы, которые объединяют «слабые» модели для получения более точных результатов.
✔️Увеличить набор входных данных (если возможно).

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/88

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

At a time when the Indian stock market is peaking and has rallied immensely compared to global markets, there are companies that have not performed in the last 10 years. These are definitely a minor portion of the market considering there are hundreds of stocks that have turned multibagger since 2020. What went wrong with these stocks? Reasons vary from corporate governance, sectoral weakness, company specific and so on. But the more important question is, are these stocks worth buying?

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from cn


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA