Kung Paano Tantiyahin ang Inaasahang Pagkakamali sa Panlahatisasyon Para sa Iyong Makina na Pagkatuto

Mahalaga ang pagkaunawa sa inaasahang pangkalahatang pagkakamali ng isang modelo sa pagkatuto ng makina sa pagsusuri ng pagganap nito sa di - nakikitang impormasyon.Nasusukat nito kung gaano kahusay ang prediksiyon sa paghula ng bagong mga punto ng datos at tumutulong sa pagpili ng pinakamahusay na modelong pagsasaayos.

Ano ba ang Pagkakamali ng Panlahatan?

Ang pagkakamaling paglalahat ay ang pagkakaiba ng pagkakamali sa mga datos ng pagsasanay at sa pagkakamali sa bago at di nakikitang datos. Ipinapakita nito kung gaano kahusay ang pag-uuri ng modelong pangkalahatang lagpas sa datos na pinagsanayan nito.

Mga Paraan Upang Tantiyahin ang Inaasahang Pagkakamali sa Panlahatang Pagkukuwenta

May ilang mga pamamaraan na umiiral upang tantiyahin ang inaasahang pagkakamali sa paglalahat, kabilang ang cross-validation, boottrapping, at teoretikal na mga hangganan. Ang bawat pamamaraan ay may mga bentaha at limitasyon depende sa dataset at model complexing.

Paggamit ng Cross-Validation

Ang cross-validation ay kinasasangkutan ng paghahati ng datos sa maramihang subsets, pagsasanay ng modelo sa ilang mga subset, at pagsubok sa iba. Ang katamtamang pagkakamali sa ibayo ng lahat ng mga pagsubok ay nagbibigay ng pagtatantiya ng pagkakamaling paglalahat ng modelo.

Pag - ii - stream sa mga Pampalaki ng Teoretical

Ang mga hangganang teoretical, tulad ng mga hinango mula sa teoriyang VC o Rademacher complex, ay nagbibigay ng mga tantiya batay sa kakayahan ng modelo at sa sukat ng mga datos ng pagsasanay.Ang mga hangganang ito ay maaaring maging gabay sa mga inaasahan ngunit maaaring konserbatibo.