기계 학습 모델은 성능에 영향을 미치는 과잉 및 하향과 같은 문제를 직면 할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하는 것은 모델 정확도와 일반화 개선하기 위해 적절한 솔루션을 이해하고 적용하는 것입니다.

과잉과 이해

모델이 새로운 데이터에 대한 빈번한 성능으로 이어지는 소음과 아웃리에를 포함한 교육 데이터를 잘 배울 때 발생했습니다. 모델이 너무 간단해지면, 두 교육 및 테스트 데이터에 대한 낮은 정확도로 인해 결과적으로 패턴을 캡처 할 수 있습니다.

과잉과 밑그림의 징후

과잉의 지표는 높은 교육 정확도를 포함하지만 낮은 테스트 정확도. Underfitting은 낮은 및 유사하게 훈련 및 테스트 accuracies에 의해 특징입니다. 이러한 미터 모니터링은 문제를 식별하는 데 도움이됩니다.

주소 초과에 전략

  • Regularization: 복잡한 모델을 뚫는 L1 또는 L2 정규화와 같은 기법을 적용한다.
  • Pruning: 불필요한 매개 변수 또는 기능을 제거하여 모델을 단순화합니다.
  • Cross-Validation: hyperparameters를 조정하고 과잉을 방지하기 위하여 유효성 세트를 사용하십시오.
  • Early Stopping: 유효성 데이터에 대한 성능이 감소될 때 Halt 교육.

주소에 대한 전략

  • Increase Model Complexity: 더 고급 알고리즘을 사용하거나 기능을 추가합니다.
  • 특징 엔지니어링: 더 많은 관련 기능을 만들거나 선택.
  • Reduce Regularization: 데이터에 더 잘 맞는 모델을 허용하는 정기적인 강도를 결정합니다.