איך אתה יודע שהדגם שלך מותאם יתר על המידה?

2025 מְחַבֵּר: Lynn Donovan | [email protected]. שונה לאחרונה: 2025-01-22 17:25

התאמת יתר חשוד כאשר דֶגֶם הדיוק גבוה ביחס לנתונים המשמשים באימון דֶגֶם אבל יורד משמעותית עם נתונים חדשים. ביעילות ה הדוגמנית יודעת נתוני האימון היטב אך אינם מכלילים. זה הופך את דֶגֶם חסר תועלת למטרות כמו חיזוי.

יודע גם, מה לעשות אם הדגם הוא Overfitting?

טיפול בהתאמה יתר

1. הקטנת קיבולת הרשת על ידי הסרת שכבות או הפחתת מספר האלמנטים בשכבות הנסתרות.
2. החל רגוליזציה, המסתכמת בהוספת עלות לפונקציית ההפסד עבור משקלים גדולים.
3. השתמש בשכבות נשירה, שיסירו באופן אקראי תכונות מסוימות על ידי הגדרתן לאפס.

אפשר גם לשאול, מהי התאמת יתר בעץ ההחלטה? התאמה יתרה היא התופעה שבה מערכת הלמידה מתאימה באופן הדוק לנתוני האימון הנתונים עד כדי כך שזה יהיה לא מדויק בחיזוי התוצאות של הנתונים הלא מאומנים. ב עצי החלטה , התאמה יתרה מתרחש כאשר ה עֵץ מתוכנן כך שיתאים באופן מושלם לכל הדגימות במערך נתוני האימון.

בנוסף, מה גורם להתאמת יתר של הדגם?

התאמת יתר קורה כאשר א דֶגֶם לומד את הפרטים והרעש בנתוני האימון במידה שהם משפיעים לרעה על הביצועים של ה- דֶגֶם על נתונים חדשים. המשמעות היא שהרעש או התנודות האקראיות בנתוני האימון נקלטים ונלמדים כמושגים על ידי דֶגֶם.

איך אני יודע Underfitting?

מודל מתחת מתאים כאשר הוא פשוט מדי ביחס לנתונים שהוא מנסה לעצב. אחד דרך לזהות מצב כזה הוא להשתמש בגישת הטיה-שונות, שיכולה להיות מיוצגת כך: המודל שלך אינו מותאם כאשר יש לך הטיה גבוהה.