Hvordan vet du at modellen din er overfitting?

2024 Forfatter: Lynn Donovan | [email protected]. Sist endret: 2023-12-15 23:51

Overmontering er mistenkt når modell nøyaktigheten er høy med hensyn til dataene som brukes i opplæringen modell men synker betydelig med nye data. Effektivt modellen vet treningsdataene godt, men generaliserer ikke. Dette gjør modell ubrukelig til formål som forutsigelse.

Vet også hva du skal gjøre hvis modellen er overfitting?

Håndtering av overmontering

1. Reduser nettverkets kapasitet ved å fjerne lag eller redusere antall elementer i de skjulte lagene.
2. Bruk regularisering, som kommer ned til å legge til en kostnad for tapsfunksjonen for store vekter.
3. Bruk Dropout-lag, som vil tilfeldig fjerne visse funksjoner ved å sette dem til null.

Man kan også spørre, hva er overfitting i beslutningstre? Overtilpasning er fenomenet der læringssystemet passer så godt til de gitte treningsdataene at det ville være unøyaktig i å forutsi resultatene av de utrente dataene. I beslutningstrær , overtilpasning oppstår når tre er utformet slik at den passer perfekt til alle prøvene i treningsdatasettet.

I tillegg, hva forårsaker modelloverfitting?

Overmontering skjer når a modell lærer detaljene og støyen i treningsdataene i den grad det påvirker ytelsen negativt modell på nye data. Dette betyr at støyen eller tilfeldige svingninger i treningsdataene plukkes opp og læres som begreper av modell.

Hvordan vet jeg Underfitting?

En modell under passer når den er for enkel i forhold til dataene den prøver å modellere. En måte å oppdage en slik situasjon er å bruke bias-variance-tilnærmingen, som kan representeres slik: Modellen din er undertilpasset når du har en høy bias.