Paano mo malalaman na ang iyong modelo ay Overfitting?

2024 May -akda: Lynn Donovan | [email protected]. Huling binago: 2023-12-15 23:54

Overfitting ay pinaghihinalaan kapag ang modelo ang katumpakan ay mataas na may paggalang sa data na ginamit sa pagsasanay sa modelo ngunit makabuluhang bumaba sa bagong data. Mabisa ang alam ng modelo maayos ang data ng pagsasanay ngunit hindi nagsa-generalize. Ginagawa nitong ang modelo walang silbi para sa mga layunin tulad ng hula.

Alamin din, ano ang gagawin kung ang modelo ay Overfitting?

Paghawak ng overfitting

1. Bawasan ang kapasidad ng network sa pamamagitan ng pag-alis ng mga layer o pagbabawas ng bilang ng mga elemento sa mga nakatagong layer.
2. Ilapat ang regularization, na bumababa sa pagdaragdag ng gastos sa loss function para sa malalaking timbang.
3. Gumamit ng mga Dropout na layer, na random na mag-aalis ng ilang feature sa pamamagitan ng pagtatakda sa mga ito sa zero.

Maaaring magtanong din, ano ang overfitting sa decision tree? Over-fitting ay ang kababalaghan kung saan ang sistema ng pag-aaral ay mahigpit na umaangkop sa ibinigay na data ng pagsasanay kaya hindi ito tumpak sa paghula ng mga resulta ng hindi sinanay na data. Sa mga puno ng desisyon , over-fitting nangyayari kapag ang puno ay dinisenyo upang ganap na magkasya sa lahat ng mga sample sa set ng data ng pagsasanay.

Bukod pa rito, ano ang nagiging sanhi ng Overfitting ng modelo?

Overfitting nangyayari kapag a modelo natututo ng detalye at ingay sa data ng pagsasanay hanggang sa negatibong epekto nito sa pagganap ng modelo sa bagong data. Nangangahulugan ito na ang ingay o random na pagbabagu-bago sa data ng pagsasanay ay kinuha at natutunan bilang mga konsepto ng modelo.

Paano ko malalaman ang Underfitting?

Ang isang modelo sa ilalim ay umaangkop kapag ito ay masyadong simple patungkol sa data na sinusubukan nitong i-modelo. Isa paraan upang matukoy ang ganitong sitwasyon ay ang paggamit ng bias-variance na diskarte, na maaaring ilarawan tulad nito: Ang iyong modelo ay under fitted kapag mayroon kang mataas na bias.