Избегание переобучения алгоритма машинного обучения на данных

Как избежать переобучения алгоритма машинного обучения на данных

Вместо этого обратите внимание на устойчивую обобщенность модели

В мире машинного обучения, переобучение является распространенной проблемой, из-за которой модели испытывают трудности с новыми данными.

Рассмотрим некоторые практические советы, чтобы избежать этой проблемы.

Понимание переобучения

Прежде чем мы приступим к решениям, давайте разберемся с понятием переобучения.

Вообразите, что учите ребенка различать кошек и собак.

• Вести VoAGI, 8 ноября 5 простых шагов к освоению Python, SQL, Scikit-learn, PyTorch и Google Cloud • SQL для визуализации данных
• «Как стилизовать графики с помощью Matplotlib»
• «Singular Value Decomposition (SVD), разоблачение тайн»

Вместо того, чтобы постичь суть “усов” и “пушистости”, ребенок запоминает каждый узор шерсти в вашей гостиной.

Вот суть переобучения вкратце.

Это когда ваша модель становится попугаем, повторяя данные обучения, вместо понимания концепций.

Почему это происходит?

Все дело в том, что модель слишком сложна.

Это как подогнать золотую туфельку Золушке, но вместо того, чтобы быть идеальной, она становится на заказ только для левой ноги Золушки.

Сложность модели

Встречайте героя: сложность модели.

Найти правильный баланс похоже на Голди Локс, ищущую идеальную миску кашки.

• Слишком простая модель не может уловить тонкости данных.
• Слишком сложная модель ведет вас в лабиринт переобучения.

Чтобы найти баланс, представьте себе модель как волшебника.

Мудрый волшебник использует ровно столько заклинаний, сколько необходимо, не призывая драконов на каждую маленькую задачу.

Точно так же ваша модель должна быть достаточно сложной для выполнения работы, но не настолько, чтобы она начала видеть несуществующие закономерности.

Регуляризация

Давайте обсудим Гендальфа машинного обучения: регуляризацию.

Это ваш надежный спутник, предотвращающий сбивание модели с пути.