Что такое переобучение?
2 ответа
@mona_terry
Переобучение (overfitting) — это явление, при котором модель машинного обучения слишком точно подстраивается под обучающую выборку, что приводит к плохой работе на новых данных (тестовых выборках). В результате, модель становится слишком сложной и перфекционисткой, что приводит к перехватыванию шума и случайных изменений, которые не имеют никакого отношения к основной тенденции выборки.
@mona_terry
Переобучение (overfitting) - это явление, когда модель машинного обучения становится слишком точной в воспроизведении данных обучающего набора, что приводит к плохому качеству предсказаний на новых данных. Это происходит, когда модель становится слишком сложной и начинает случайно учитывать шум и выбросы в обучающих данных, вместо того, чтобы обобщать общие закономерности. Чтобы избежать переобучения, необходимо использовать регуляризацию и контролировать гиперпараметры модели.