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Como você sabe que seu modelo está com overfitting?
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Vídeo: Como você sabe que seu modelo está com overfitting?

Vídeo: Como você sabe que seu modelo está com overfitting?
Vídeo: Você sabe o que é OVERFITTING? Formas de Reagir e tentar Corrigir? 2024, Novembro
Anonim

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

  1. Reduza a capacidade da rede removendo camadas ou reduzindo o número de elementos nas camadas ocultas.
  2. Aplique a regularização, que se resume a adicionar um custo à função de perda para pesos grandes.
  3. 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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