Si e dini se modeli juaj është tepër i përshtatshëm?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. E modifikuara e fundit: 2023-12-15 23:53

Mbi përshtatje është i dyshuar kur model saktësia është e lartë në lidhje me të dhënat e përdorura në trajnimin e model por bie ndjeshëm me të dhënat e reja. Në mënyrë efektive modeli e di të dhënat e trajnimit janë mirë, por nuk përgjithësohen. Kjo bën që model të padobishme për qëllime të tilla si parashikimi.

E dini gjithashtu, çfarë të bëni nëse modeli është i tejkaluar?

Trajtimi i montimit të tepërt

1. Zvogëloni kapacitetin e rrjetit duke hequr shtresat ose duke zvogëluar numrin e elementeve në shtresat e fshehura.
2. Aplikoni rregullimin, i cili zbret në shtimin e një kostoje në funksionin e humbjes për pesha të mëdha.
3. Përdorni shtresat Dropout, të cilat do të heqin rastësisht disa veçori duke i vendosur ato në zero.

Dikush mund të pyesë gjithashtu, çfarë është mbipërshtatja në pemën e vendimeve? Mbi përshtatje është fenomeni në të cilin sistemi i të mësuarit përshtatet fort me të dhënat e dhëna trajnimi aq shumë sa që do të ishte i pasaktë në parashikimin e rezultateve të të dhënave të patrajnuara. Në pemë vendimi , mbi-përshtatje ndodh kur pemë është projektuar në mënyrë që të përshtaten në mënyrë të përsosur të gjitha mostrat në grupin e të dhënave të trajnimit.

Për më tepër, çfarë e shkakton mbipërshtatjen e modelit?

Mbi përshtatje ndodh kur a model mëson detajet dhe zhurmën në të dhënat e trajnimit në masën që ndikon negativisht në performancën e model mbi të dhënat e reja. Kjo do të thotë që zhurma ose luhatjet e rastësishme në të dhënat e trajnimit merren dhe mësohen si koncepte nga model.

Si e di Unfitting?

Një model nën përshtatet kur është shumë i thjeshtë në lidhje me të dhënat që po përpiqet të modelojë. Një mënyrë për të zbuluar Një situatë e tillë është përdorimi i qasjes bias-variance, e cila mund të përfaqësohet si kjo: Modeli juaj nuk është i përshtatur kur ju keni një paragjykim të lartë.