הבנה של overfitting ו underfitting היא חיונית להערכת מודלים למידת מכונה.מושגים אלה לעזור לקבוע כמה מודל מתאים נתונים unseen. Calculating מדדים רלוונטיים מספק תובנות לביצועים מודלים ומדריכים שיפור.

עקבו אחרי metrics

התאמה מתרחשת כאשר מודל מבצע היטב על נתוני אימון, אך גרוע על נתונים חדשים.מדדים נפוצים לזיהוי overfitting כוללים:

  • (ב) ,0) , לעומת טעות אימות: התגלות 1 (ב) פער גדול מצביע על התאמה.
  • (ב) ,0) מדדי מורכבות: 1FLT (ב) כמו מספר הפרמטרים ביחס לנקודות נתונים.
  • (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

עקבו אחרי metrics

התאמת קורה כאשר מודל הוא פשוט מדי כדי ללכוד את דפוסי הנתונים הבסיסיים. mtrics המציין תחת התאמה כוללים:

  • (ב) טעות גבוהה בשני המבחנים והאימות: ⁇ : 1:1 מציין שהמודל הוא פשטני מדי.
  • (ב) כרך מודל ה-ULT:0) ,(Low Model Complexity:FLT:103), כגון תכונות או פרמטרים מעטים.
  • (ב) ,0) ביצוע עני: 1FLT 1 מעבר להכשרה ואימות נתונים.

עקבו אחרי metrics

מדדים נפוצים המשמשים כוללים דיוק, דיוק, זיכרון וציון F1. כדי להעריך overfitting או underfitting, להשוות את המדדים הללו על פני אימונים ונתוני אימות.דיסקרטיות משמעותית מרמז על התאמה, בעוד ציונים נמוכים אחידים מצביעים על underfitting.

השימוש ב- cross-validation מסייע בהערכה של יציבות המודל.מחשבה על הביצועים הממוצעים על פני מספר קפלים מספקת הערכה אמינה יותר של האופן שבו המודל יבצע על נתונים לא נראים.