Các nguyên tắc kỹ thuật đúng có thể giúp phát triển mô hình mà nói chung là tốt với dữ liệu mới trong khi duy trì chính xác về việc đào tạo dữ liệu.

Hiểu được hai loại và nhiều loại

Bias đề cập đến lỗi được giới thiệu bởi acroximing một vấn đề thực tế với một mô hình đơn giản. biến đổi cho thấy bao nhiêu một mô hình dự đoán dao động với dữ liệu đào tạo khác nhau. cân bằng hai khía cạnh là thiết yếu cho việc học máy tính hiệu quả.

Chiến thuật kỹ thuật để giữ thăng bằng

Một số nguyên tắc kỹ thuật có thể giúp quản lý thành kiến và biến đổi:

  • Độ phức tạp điều chỉnh độ phức tạp của mô hình để ngăn ngừa sự thiếu phù hợp hoặc quá phù hợp.
  • Sự tái phân tách: sử dụng kỹ thuật như L1 hoặc L2 để kiểm soát các mô hình phức tạp quá mức.
  • Cross-Validation: làm việc chéo-valdation để đánh giá hiệu suất mô hình trên dữ liệu vô hình.
  • Sự sinh sôi của Data: Tăng sự đa dạng dữ liệu để giảm sự biến đổi.
  • Chọn bản năng: Chọn những tính năng thích hợp để cải thiện sự ổn định mô hình.

Đánh giá và điều chỉnh mô hình

Đánh giá liên tục bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu hợp lệ giúp xác định một mô hình đang bị ảnh hưởng bởi sự thiên vị cao hay biến đổi.