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Vídeo: Como você sabe que seu modelo está com overfitting?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificação: 2023-12-15 23:52
Sobreajuste é suspeito quando o modelo a precisão é alta no que diz respeito aos dados usados no treinamento do modelo mas cai significativamente com novos dados. Efetivamente o modelo sabe os dados de treinamento bem, mas não generalizam. Isso torna o modelo inútil para fins como previsão.
Além disso, saiba o que fazer se o modelo estiver com overfitting?
Lidando com overfitting
- Reduza a capacidade da rede removendo camadas ou reduzindo o número de elementos nas camadas ocultas.
- Aplique a regularização, que se resume a adicionar um custo à função de perda para pesos grandes.
- Use camadas de exclusão, que removerão aleatoriamente certos recursos, definindo-os como zero.
Também se pode perguntar: o que é overfitting na árvore de decisão? Sobreajuste é o fenômeno no qual o sistema de aprendizagem se ajusta perfeitamente aos dados de treinamento fornecidos, de tal forma que seria impreciso ao prever os resultados dos dados não treinados. No Árvores de decisão , sobreajuste ocorre quando o árvore é projetado para se ajustar perfeitamente a todas as amostras no conjunto de dados de treinamento.
Além disso, o que causa o overfitting do modelo?
Sobreajuste acontece quando um modelo aprende os detalhes e ruídos nos dados de treinamento, na medida em que afeta negativamente o desempenho do modelo em novos dados. Isso significa que o ruído ou flutuações aleatórias nos dados de treinamento são captados e aprendidos como conceitos pelo modelo.
Como faço para saber Underfitting?
Um modelo se ajusta quando é muito simples em relação aos dados que está tentando modelar. 1 maneira de detectar tal situação é usar a abordagem de polarização-variância, que pode ser representada assim: Seu modelo está subajustado quando você tem uma tendência alta.
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