Orodha ya maudhui:

Unajuaje kwamba mwanamitindo wako ni Overfitting?
Unajuaje kwamba mwanamitindo wako ni Overfitting?

Video: Unajuaje kwamba mwanamitindo wako ni Overfitting?

Video: Unajuaje kwamba mwanamitindo wako ni Overfitting?
Video: Mt. Kizito Makuburi - Wewe ni Mungu (Official Music Video) 2024, Mei
Anonim

Kutosha kupita kiasi ni mtuhumiwa wakati mfano usahihi ni wa juu kuhusiana na data inayotumika katika mafunzo mfano lakini hushuka sana na data mpya. Kwa ufanisi mfano anajua data ya mafunzo vizuri lakini haijumuishi. Hii inafanya mfano haina maana kwa madhumuni kama vile utabiri.

Jua pia, nini cha kufanya ikiwa mfano ni wa Kutosha?

Kushughulikia overfitting

  1. Punguza uwezo wa mtandao kwa kuondoa tabaka au kupunguza idadi ya vipengee kwenye tabaka zilizofichwa.
  2. Omba urekebishaji, ambao unakuja kwa kuongeza gharama kwa kazi ya upotezaji kwa uzani mkubwa.
  3. Tumia safu za Kuacha, ambazo zitaondoa vipengele fulani kwa nasibu kwa kuviweka hadi sifuri.

Mtu anaweza pia kuuliza, ni nini kinachozidi katika mti wa uamuzi? Kufaa zaidi ni jambo ambalo mfumo wa ujifunzaji unalingana kikamilifu na data iliyotolewa ya mafunzo kiasi kwamba itakuwa si sahihi katika kutabiri matokeo ya data ambayo haijafunzwa. Katika miti ya maamuzi , kufaa zaidi hutokea wakati mti imeundwa ili kutoshea kikamilifu sampuli zote kwenye seti ya data ya mafunzo.

Kwa kuongeza, ni nini husababisha Uboreshaji wa mfano?

Kutosha kupita kiasi hutokea wakati a mfano hujifunza undani na kelele katika data ya mafunzo kwa kiwango ambacho inaathiri vibaya utendaji wa mfano kwenye data mpya. Hii inamaanisha kuwa kelele au mabadiliko ya nasibu katika data ya mafunzo huchukuliwa na kujifunza kama dhana na mfano.

Nitajuaje Underfitting?

Mfano ulio chini ya inafaa wakati ni rahisi sana kuhusiana na data ambayo inajaribu kuiga. Moja njia ya kugundua hali kama hiyo ni kutumia mbinu ya upendeleo-tofauti, ambayo inaweza kuwakilishwa kama hii: Mfano wako haujawekwa wakati una upendeleo mkubwa.

Ilipendekeza: