Как рассчитать ожидаемую ошибку обобщения для вашей модели машинного обучения

Понимание ожидаемой ошибки обобщения модели машинного обучения имеет важное значение для оценки ее производительности на невидимых данных. Она измеряет, насколько хорошо модель предсказывает новые точки данных и помогает в выборе лучшей конфигурации модели.

Что такое ошибка генерализации?

Ошибка обобщения — это разница между ошибкой на данных обучения и ошибкой на новых, невидимых данных. Она указывает, насколько хорошо модель обобщает за пределами данных, на которых она была обучена.

Методы расчета ожидаемой ошибки обобщения

Существует несколько методов оценки ожидаемой ошибки обобщения, включая перекрестную валидацию, загрузку и теоретические границы.Каждый подход имеет свои преимущества и ограничения в зависимости от набора данных и сложности модели.

Использование перекрестной проверки

Перекрестное валидирование предполагает разделение данных на несколько подмножеств, обучение модели на одних подмножествах и тестирование на других.Средняя погрешность во всех тестах обеспечивает оценку ошибки обобщения модели.

Оценка с теоретическими границами

Теоретические границы, такие как те, которые получены из теории ВК или сложности Радемахера, дают оценки, основанные на емкости модели и размере данных обучения. Эти границы могут направлять ожидания, но могут быть консервативными.