ФЭНДОМ


В машинном обучении, оверфиттинг — это явление когда при построении алгоритма классификации получается такой алгоритм, который слишком хорошо работает на тестовых примерах, но достаточно плохо работает вообще. Это связано с тем, что при построении такого алгоритма (или как принято говорить в машинном обучении 'в процессе обучения') в тестовых примерах обнаруживаются некоторые случайные закономерности, которые не имеют никакого отношения к действительности.

Способы борьбы с оверфиттингом зависят от метода построения алгоритма классификации. Например, если строится дерево принятия решений, то можно обрезать некоторые его ветки в процессе построения.

См. также Править

Обнаружено использование расширения AdBlock.


Викия — это свободный ресурс, который существует и развивается за счёт рекламы. Для блокирующих рекламу пользователей мы предоставляем модифицированную версию сайта.

Викия не будет доступна для последующих модификаций. Если вы желаете продолжать работать со страницей, то, пожалуйста, отключите расширение для блокировки рекламы.

Также на ФЭНДОМЕ

Случайная вики