تعمیم مدل یک هدف کلیدی در یادگیری ماشین است، با هدف انجام خوب در داده های ناشناخته است. دستیابی به این شامل تعادل دو عامل مهم است: سوگیری و تفاوت. درک چگونگی مدیریت این عناصر برای توسعه مدل های موثر ضروری است.

درک Bias و Variance

Bias اشاره به خطاهای معرفی شده با نزدیک شدن به یک مشکل واقعی با یک مدل ساده است. بالا سوگیری می تواند باعث کمبود، که در آن مدل قادر به گرفتن الگوهای اساسی. تنوع، از سوی دیگر، اندازه گیری چقدر پیش بینی مدل با داده های مختلف آموزش و پرورش تغییر می کند.

استراتژی های مهندسی برای تعادل

برای تعادل سوگیری و اختلاف، مهندسان می توانند پیچیدگی مدل، داده های آموزشی و تکنیک های منظم سازی را تنظیم کنند.مدل های سیمینگ تفاوت ها را کاهش می دهند، اما در مقابل، مدل های پیچیده سوگیری را کاهش می دهند، اما انعطاف پذیری های بالا خطر می کند.

تکنیک های عملی

  • ارزش گذاری: عملکرد مدل را بر روی زیرمجموعه های مختلف داده ها ارزیابی می کند تا از بیش از حد جلوگیری کند.
  • [[۱] [۱۰] روش های جمع آوری: [[۱۰] [۱۰] [۱]] مدل های متعدد را برای کاهش اختلاف و اختلاف ترکیب کنید.
  • انتخاب انتخابی: ویژگی های بی ربط برای ساده سازی مدل را حذف می کند.
  • [[۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱]] [۱]] [۱] [۱]] [۱] [۱]] مجازات برای مدل سازی پیچیدگی برای جلوگیری از بیش از حد.