השגת ביצועי למידת מכונה אופטימלית כוללת ניהול המסחר בין הטיה לבין שוניות. עקרונות הנדסה נכונה יכולים לעזור לפתח מודלים כי הכללת טוב לנתונים חדשים תוך שמירה על דיוק על נתוני אימון.

הבנה של ביס וריאציות

ביס מתייחס לשגיאות שהוצגו על ידי הערכת בעיה בעולם האמיתי עם מודל פשוט. Variance מציין כמה תחזיות המודל מתחלפות עם נתוני הדרכה שונים. Balancing שני ההיבטים האלה חיוני ללמידה יעילה של מכונה.

אסטרטגיות הנדסיות לאזן

מספר עקרונות הנדסיים יכולים לעזור לנהל הטיה ו ⁇ :

  • (ב) ,0) מורכבות מנדל: 1 מכוונן את המורכבות של המודל כדי למנוע החלפה או החלפה.
  • (ב) ⁇ (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (FLT:0Cross-Validation:03: עבוד 1: 1) המעסיק את עבודת הקרוסלה כדי להעריך את ביצועי המודל על נתונים בלתי נראים.
  • (ב) ,0) ,5 ,5 ,5 ,5 , העלאה של נתונים כדי להפחית את השחלות.
  • (ב) ,0) בחירה: (FLT:1) תכונות רלוונטיות כדי לשפר את יציבות המודל.

מודל הערכה ו Tuning

הערכה רציפה באמצעות נתוני אימות מסייע לזהות האם מודל סובל מטיה גבוהה או שרטוטים. Tuning Hyperparameters בהתאם יכול לשפר את הביצועים והכללה.