Почему уменьшение ошибки на обучающей выборке не всегда приводит к лучшей обобщающей способности модели
✅ Это может быть признаком переобучения. Когда модель слишком хорошо подстраивается под обучающие данные, она начинает запоминать их, а не учиться выделять общие закономерности. В результате на тестовой выборке её точность падает.
🔍 Как избежать? Используйте регуляризацию (L1/L2), кросс-валидацию, добавляйте больше данных или применяйте техники увеличения данных (data augmentation).
Почему уменьшение ошибки на обучающей выборке не всегда приводит к лучшей обобщающей способности модели
✅ Это может быть признаком переобучения. Когда модель слишком хорошо подстраивается под обучающие данные, она начинает запоминать их, а не учиться выделять общие закономерности. В результате на тестовой выборке её точность падает.
🔍 Как избежать? Используйте регуляризацию (L1/L2), кросс-валидацию, добавляйте больше данных или применяйте техники увеличения данных (data augmentation).
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
In general, many financial experts support their clients’ desire to buy cryptocurrency, but they don’t recommend it unless clients express interest. “The biggest concern for us is if someone wants to invest in crypto and the investment they choose doesn’t do well, and then all of a sudden they can’t send their kids to college,” says Ian Harvey, a certified financial planner (CFP) in New York City. “Then it wasn’t worth the risk.” The speculative nature of cryptocurrency leads some planners to recommend it for clients’ “side” investments. “Some call it a Vegas account,” says Scott Hammel, a CFP in Dallas. “Let’s keep this away from our real long-term perspective, make sure it doesn’t become too large a portion of your portfolio.” In a very real sense, Bitcoin is like a single stock, and advisors wouldn’t recommend putting a sizable part of your portfolio into any one company. At most, planners suggest putting no more than 1% to 10% into Bitcoin if you’re passionate about it. “If it was one stock, you would never allocate any significant portion of your portfolio to it,” Hammel says.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from id
