Оглавление:
Определение - Что означает переоснащение?
В статистике и машинном обучении переоснащение происходит, когда модель пытается предсказать тенденцию в данных, которые являются слишком шумными. Переоснащение является результатом чрезмерно сложной модели со слишком большим количеством параметров. Модель, которая переобучена, является неточной, потому что эта тенденция не отражает реальность данных.
Техопедия объясняет переоснащение
Переопределенная модель - это модель с линией тренда, которая отражает ошибки в данных, с которыми она обучается, вместо точного прогнозирования невидимых данных. Это лучше видно визуально с графиком точек данных и линией тренда. Переопределенная модель показывает кривую с более высокими и низкими точками, тогда как правильно подобранная модель показывает гладкую кривую или линейную регрессию.
Основная проблема с перенастройкой состоит в том, что модель эффективно запоминает существующие точки данных, а не пытается предсказать, какими будут невидимые точки данных.
Переоснащение обычно является результатом чрезмерного количества тренировочных очков. Существует ряд методов, которые исследователи машинного обучения могут использовать для смягчения переоснащения, включая перекрестную проверку, регуляризацию, раннюю остановку, обрезку, байесовские априоры, отсев и сравнение моделей.
