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एक मशीन लर्निंग मॉडल की अपेक्षित सामान्यीकरण त्रुटि को समझना बिना किसी डेटा पर अपने प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए आवश्यक है। यह उपाय करता है कि कैसे अच्छी तरह से मॉडल नए डेटा बिंदुओं की भविष्यवाणी करता है और सर्वोत्तम मॉडल विन्यास का चयन करने में मदद करता है।
सामान्यीकरण त्रुटि क्या है?
सामान्यीकरण त्रुटि प्रशिक्षण डेटा पर त्रुटि और नए, अनसाइन डेटा पर त्रुटि के बीच अंतर है। यह इंगित करता है कि कैसे अच्छी तरह से मॉडल उस डेटा को आगे बढ़ाता है जिस पर इसे प्रशिक्षित किया गया था।
अपेक्षित सामान्यीकरण त्रुटि की गणना करने के तरीके
कई तरीकों से अपेक्षित सामान्यीकरण त्रुटि का अनुमान लगाया जाता है, जिसमें क्रॉस-वैलिडेशन, बूटस्ट्रैपिंग और सैद्धांतिक सीमा शामिल है। प्रत्येक दृष्टिकोण में डेटासेट और मॉडल जटिलता के आधार पर इसके फायदे और सीमाएं होती हैं।
क्रॉस-वैलिडेशन का उपयोग करना
क्रॉस-वैलिडेशन में डेटा को कई सबसेट में विभाजित करना, कुछ सबसेट पर मॉडल को प्रशिक्षण देना और दूसरों पर परीक्षण करना शामिल है। सभी परीक्षणों में औसत त्रुटि मॉडल की सामान्यीकरण त्रुटि का अनुमान प्रदान करती है।
Theoretical Bounds
सैद्धांतिक सीमा, जैसे कि वीसी सिद्धांत या रेडेमाचर जटिलता से प्राप्त, मॉडल की क्षमता और प्रशिक्षण डेटा के आकार के आधार पर अनुमान प्रदान करते हैं। ये सीमा उम्मीदों को निर्देशित कर सकती है लेकिन रूढ़िवादी हो सकती है।
- क्रॉस-वैलिडेशन
- बूटस्ट्रैपिंग
- सैद्धांतिक सीमा
- होल्डिंग विधि