Daftar Isi:

Bagaimana Anda tahu model Anda Overfitting?
Bagaimana Anda tahu model Anda Overfitting?

Video: Bagaimana Anda tahu model Anda Overfitting?

Video: Bagaimana Anda tahu model Anda Overfitting?
Video: OVERFITTING VS UNDERFITTING: MACHINE LEARNING DASAR | Jendela Data | Algoritma 2022 2024, November
Anonim

Overfitting dicurigai ketika model akurasi tinggi sehubungan dengan data yang digunakan dalam pelatihan model tetapi turun secara signifikan dengan data baru. Secara efektif model tahu data pelatihan dengan baik tetapi tidak menggeneralisasi. Hal ini membuat model tidak berguna untuk tujuan seperti prediksi.

Juga tahu, apa yang harus dilakukan jika model Overfitting?

Menangani overfitting

  1. Kurangi kapasitas jaringan dengan menghapus lapisan atau mengurangi jumlah elemen di lapisan tersembunyi.
  2. Terapkan regularisasi, yang turun untuk menambahkan biaya ke fungsi kerugian untuk bobot besar.
  3. Gunakan lapisan Dropout, yang secara acak akan menghapus fitur tertentu dengan menyetelnya ke nol.

Orang mungkin juga bertanya, apa itu overfitting di pohon keputusan? Terlalu pas adalah fenomena di mana sistem pembelajaran sangat cocok dengan data pelatihan yang diberikan sehingga tidak akurat dalam memprediksi hasil dari data yang tidak terlatih. Di dalam pohon keputusan , terlalu pas terjadi ketika pohon dirancang sedemikian rupa agar sesuai dengan semua sampel dalam set data pelatihan.

Selain itu, apa yang menyebabkan model Overfitting?

Overfitting terjadi ketika model mempelajari detail dan kebisingan dalam data pelatihan sejauh hal itu berdampak negatif terhadap kinerja model pada data baru. Ini berarti bahwa kebisingan atau fluktuasi acak dalam data pelatihan diambil dan dipelajari sebagai konsep oleh model.

Bagaimana saya tahu Underfitting?

Model di bawah cocok ketika terlalu sederhana berkaitan dengan data yang coba dimodelkan. Satu cara mendeteksi situasi seperti itu adalah dengan menggunakan pendekatan bias-varians, yang dapat direpresentasikan seperti ini: Model Anda kurang pas ketika Anda memiliki bias tinggi.

Direkomendasikan: