Что такое переобучение?
Переобучение – это явление, которое возникает в машинном обучении, когда модель слишком точно подстраивается под обучающий набор данных. Такая модель будет показывать высокую точность на обучающих данных, но при этом плохо обобщать на новые данные, что приведет к невысокой точности на тестовых данных.
Как избежать переобучения?
Существует несколько способов предотвращения переобучения модели, вот некоторые из них:
- Регуляризация: добавление штрафа за сложность модели в функцию потерь помогает снизить переобучение.
- Кросс-валидация: разделение данных на обучающий и тестовый наборы несколько раз с разными разбиениями для оценки модели на различных данных.
- Уменьшение сложности модели: уменьшение количества признаков или уровня глубины дерева в случае деревьев решений.
Заключение
Переобучение – это серьезная проблема в машинном обучении, которую необходимо уметь распознавать и предотвращать. Следуя рекомендациям по избежанию переобучения, можно создать более устойчивую и обобщающую модель, которая будет давать точные прогнозы на новых данных.