Supervised Learning은 라벨 데이터에 훈련 모델을 포함하는 인기있는 기계 학습 접근법입니다. 그러나, 실무자는 종종 모델 성능을 방해 할 수있는 일반적인 pitfalls를 만나. 인식하고 이러한 문제를 해결하는 것은 효과적인 모델 개발을 위해 필수적입니다.

과잉 과 Underfitting

모델이 새로운 데이터에 대한 빈번한 일반화에 이르는 소음을 포함하여 교육 데이터를 너무 잘 배울 때 발생했습니다. 모델이 너무 심하게 캡처 할 때 모델이 너무 간단하게 발생합니다. 두 문제는 모델 복잡성 조정, 정기화 또는 데이터 다양성 증가에 의해 해결 될 수 있습니다.

자료 질과 양

충분한 품질 데이터는 크게 모델 정확도에 영향을 줄 수 있습니다. 값, noisy 라벨 또는 비정치 샘플은 잘못된 결과를 이끌어낼 수 있습니다. 데이터 정리, 균형 잡힌 클래스 및 augmenting 데이터 세트를 통해 모델의 견고성을 향상시킬 수 있습니다.

특징 선택과 공학

이 제품은 수많은 모델과 성능을 갖추며, 성능이 향상됩니다. Proper 기능 선택, 스케일링 및 변형은 모델이 의미있는 패턴을 배우는 데 도움이 됩니다. 주요 구성 요소 분석 (PCA) 또는 반복 기능 제거 (RFE) 같은 기술이 이 과정에서 도움을 줄 수 있습니다.

문제 해결 전략

문제 해결, 모델 메트릭 및 유효성 검사 결과 분석하여 시작하십시오. 데이터 배포 및 기능 중요성을 시각화하십시오. 다른 알고리즘, hyperparameters 및 데이터 처리 단계로 실험하여 문제를 식별합니다.