یادگیری سوپرvised یک رویکرد یادگیری ماشین محبوب است که شامل مدل های آموزشی در داده های برچسب شده است، با این حال، تمرین کنندگان اغلب با مشکلات رایج مواجه می شوند که می توانند عملکرد مدل را تحت تاثیر قرار دهند و استراتژی های پیاده سازی برای کاهش آنها برای ساخت مدل های موثر ضروری است.

Over

Overfit زمانی اتفاق می افتد که یک مدل اطلاعات آموزشی را به خوبی یاد می گیرد، از جمله سر و صدا و غیرکلامی، که توانایی آن را برای تعمیم به داده های جدید کاهش می دهد، این منجر به دقت بالا در داده های آموزشی اما عملکرد ضعیف در داده های دیده نشده است.

استراتژی ها برای جلوگیری از بیش از حد شامل استفاده از مدل های ساده تر، استفاده از تکنیک های منظم سازی و استفاده از روش های متقابل-validation برای ارزیابی عملکرد مدل است.

داده های ناقص

داشتن اطلاعات بسیار کم می تواند منجر به مدل هایی شود که الگوهای اساسی را به طور موثر ثبت نمی کنند. مجموعه داده های کوچک خطر بیش از حد را افزایش می دهند و استحکام مدل را کاهش می دهند.

برای پرداختن به این، تقویت داده ها، جمع آوری داده های بیشتر یا استفاده از یادگیری انتقال می تواند عملکرد مدل و تعمیم را بهبود بخشد.

انتخاب و مهندسی

ویژگی های اضافی یا اضافی می تواند بر دقت مدل تاثیر بگذارد.انتخاب ویژگی مناسب و مهندسی کمک در کاهش سر و صدا و بهبود بهره وری یادگیری.

تکنیک هایی مانند حذف ویژگی های بازگشتی و تجزیه و تحلیل جزء اصلی (PCA) می تواند برای شناسایی ویژگی های مرتبط استفاده شود.

پیچیدگی مدل

انتخاب یک مدل که برای داده ها بسیار پیچیده است می تواند منجر به بیش از حد شود، در حالی که مدل های بیش از حد ساده ممکن است تعادل پیچیدگی مدل برای عملکرد بهینه بسیار مهم است.

جستجوی Grid و تنظیم hyperparameter روش های مشترکی برای پیدا کردن سطح مناسب پیچیدگی برای مجموعه داده های داده شده است.