Túlillesztés
term_id: overfitting
Category: training_techniques
Definition
A túlillesztés akkor következik be, amikor egy modell túlságosan jól megtanulja a betanító adatokat, beleértve azok véletlenszerű zaját és kiugró értékeit is, ami kiváló teljesítményt eredményez a betanító adaton, de gyenge teljesítményt új, addig nem látott tesztadatokon.
Summary
Egy modellszabási hiba, amikor a gépi tanuló algoritmus a zajt rögzíti az alapvető jel helyett, ami rontja a általánosítást.
Key Concepts
- Magas variancia
- Gyenge általánosítás
- Betas és teszt hiba közötti rés
- Modellkomplexitás
Use Cases
- Modellteljesítmény-problémák diagnosztizálása
- Szabályozási erősség kiválasztása
- Optimális modellmélység meghatározása