Hvordan ved du, at din model er overfitting?

2024 Forfatter: Lynn Donovan | [email protected]. Sidst ændret: 2023-12-15 23:45

Overfitting er mistænkt, når model nøjagtigheden er høj med hensyn til de data, der bruges til at træne model men falder markant med nye data. Effektivt model ved træningsdataene godt, men generaliserer ikke. Dette gør model ubrugelig til formål som forudsigelse.

Ved også, hvad man skal gøre, hvis modellen er overfitting?

Håndtering af overfitting

1. Reducer netværkets kapacitet ved at fjerne lag eller reducere antallet af elementer i de skjulte lag.
2. Anvend regularisering, som kommer ned til at tilføje en omkostning til tabsfunktionen for store vægte.
3. Brug Dropout-lag, som tilfældigt fjerner visse funktioner ved at sætte dem til nul.

Man kan også spørge, hvad er overfitting i beslutningstræ? Overpasning er det fænomen, hvor læringssystemet passer så tæt til de givne træningsdata, at det ville være unøjagtigt at forudsige resultaterne af de utrænede data. I beslutningstræer , overpasning opstår, når træ er designet til at passe perfekt til alle prøver i træningsdatasættet.

Derudover, hvad forårsager model Overfitting?

Overfitting sker når en model lærer detaljerne og støjen i træningsdataene i det omfang, det påvirker ydeevnen negativt model på nye data. Det betyder, at støjen eller tilfældige udsving i træningsdataene opfanges og læres som begreber af model.

Hvordan kender jeg Underfitting?

En model under passer, når den er for enkel i forhold til de data, den forsøger at modellere. En måde at opdage sådan en situation er at bruge bias-variance tilgangen, som kan repræsenteres således: Din model er underfitted, når du har en høj bias.