Supervised Learning은 라벨 데이터에 훈련 모델을 포함하는 인기있는 기계 학습 접근법입니다. 그러나, 실무자는 종종 모델 성능에 영향을 줄 수있는 일반적인 pitfalls를 만나. 이러한 문제를 이해하고 전략을 구현하는 것은 효과적인 모델 구축에 필수적입니다.

뚱 베어

모델이 교육 데이터를 잘 배울 때 발생하면 소음과 아웃 런을 포함하여, 새로운 데이터에 대한 능력을 줄일 수 있습니다. 이 결과는 교육 데이터에 대한 고정확도에 있지만, unseen 데이터에 대한 가난한 성능에 있습니다.

의외로 막힘 방지를 위한 전략은 모델의 성능 평가를 위한 모델의 횡단성 기법을 적용하여, 모델의 성능에 대한 횡단성 방법을 사용합니다.

충분한 자료

이 작은 데이터는 언더러운 패턴을 효과적으로 캡처하지 않는 모델로 이어질 수 있습니다. 작은 데이터 세트는 과잉의 위험을 증가시키고 모델의 견고성을 감소시킵니다.

이 주소를 입력하려면 데이터 augmentation, 더 많은 데이터를 수집하거나, 전송 학습을 사용하여 모델 성능과 일반화를 향상시킬 수 있습니다.

특징 선택과 공학

Irrelevant 또는 중복 기능은 부정적인 충격 모형 정확도 할 수 있습니다. Proper 특징 선택과 기술설계 도움은 소음을 감소시키고 학습 효율성을 개량합니다.

재cursive 기능 제거 및 주요 구성 요소 분석 (PCA)와 같은 기술은 가장 관련 기능을 식별하는 데 사용될 수 있습니다.

모델 복잡성

데이터에 대해 너무 복잡 한 모델 선택은 지나치게 간단한 모델이 걸려 있을 수 있습니다. 모델 복잡성 향상은 최적의 성능에 중요 한.

Grid search and hyperparameter tuning는 주어진 dataset를 위한 복잡성의 오른쪽 수준을 찾아내는 일반적인 방법 입니다.