Розуміння очікуваної узагальнення моделі машинного навчання є важливим для оцінки його продуктивності на невидимих даних. Вона вимірює, як і модель прогнозує нові точки даних і допомагає вибрати найкращу модельну конфігурацію.

Що таке помилка узагальнення?

Похибка узагальнення – різниця між помилкою про дані навчання та похибкою про нові, ненадані дані. Вона вказує на те, як добре модель узагальнена за даними, які навчаються.

Методика розрахунку завищеною помилкою

Кілька методів існує для оцінки очікуваної помилки узагальнення, включаючи перевалідацію, завантаження та теоретичні межі. Кожен підхід має свої переваги та обмеження залежно від складності даних та моделі.

Використання крос-Validation

Перехресне визначення передбачає розділення даних на декілька підмножинних, підготовку моделі на деяких підсобах, а також тестування на інших. Середня помилка по всіх тестах забезпечує оцінку помилки узагальнення моделі.

Оцінка теоретичних зв’язків

Теоретичні межі, такі як теорія ВК або складність Радемачера, забезпечують оцінку на основі потужності моделі та розміру даних навчання. Ці межі можуть направляти очікуваннями, але можуть бути консервативними.

  • Перехресне визначення
  • Панчохи
  • Теоретичні межі
  • Метод Голдута