Ang mga modelong ito na may matataas na pinag - aralan ay kung minsan hindi mahusay na makagagawa ng bagong impormasyon dahil sa mga isyung gaya ng di - angkop o labis na pag - aangkop.

Hindi Kagigihan at Angkop na Bagay ang Pagkaunawa

Ang isang modelo ay hindi angkop kapag ang isang modelo ay masyadong simple para makuha ang mga pangunahing huwaran sa data.

Mga Tanda ng Pagiging Hindi Angkop at Labis na Angkop

Kabilang sa mga indicator ng underdict ay ang mataas na pagsasanay at mga pagkakamali sa pagsubok, samantalang ang labis na pag-aangkop ay kinakikitaan ng mababang pagkakamali sa pagsasanay ngunit mataas na pagkakamali sa pagsubok.Ang pag-screate ng mga metrikong ito ay tumutulong sa diyagnosis ng mga isyu sa pag-aayos ng modelong pagganap.

Mga Paraan Upang Makausap ang mga Tao

Upang mabawasan ang pagiging angkop, isaalang - alang ang higit na pagiging masalimuot ng modelo, pagdaragdag ng higit pang mga katangian, o pagsasanay para sa mas maraming panahon.

Mga Estratehiya sa Pag - aapura na Labis na Angkop

Kabilang sa mga karaniwang pamamaraan ang pagpapasimple ng modelo, paggamit ng mga pamamaraang regularisasyon, at paglalapat ng dropout. Karagdagan pa, ang pagtaas ng sukat ng training dataset ay maaaring makapagpabuti ng paglalahat.

Pinakamabuting mga Gawain Para sa Pagtuto ng Modelo

  • Gumamit ng cross-validation upang suriin ang modelong pagganap.
  • Ibagay ang hyperparameters sa sistematikong paraan.
  • Ang pagsasanay sa mga motorista at ang mga pagkakamali sa pag - andorso ay regular na nangyayari.
  • Magtrabaho nang maaga sa panahon ng pagsasanay.