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).
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
The messaging service and social-media platform owes creditors roughly $700 million by the end of April, according to people briefed on the company’s plans and loan documents viewed by The Wall Street Journal. At the same time, Telegram Group Inc. must cover rising equipment and bandwidth expenses because of its rapid growth, despite going years without attempting to generate revenue.
Telegram has exploded as a hub for cybercriminals looking to buy, sell and share stolen data and hacking tools, new research shows, as the messaging app emerges as an alternative to the dark web.An investigation by cyber intelligence group Cyberint, together with the Financial Times, found a ballooning network of hackers sharing data leaks on the popular messaging platform, sometimes in channels with tens of thousands of subscribers, lured by its ease of use and light-touch moderation.Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from pl
