¿Cómo sabe que su modelo está sobreajustado?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2023-12-15 23:45

Sobreajuste es sospechoso cuando el modelo La precisión es alta con respecto a los datos utilizados en la formación del modelo pero cae significativamente con nuevos datos. Efectivamente el modelo sabe los datos de entrenamiento bien, pero no se generalizan. Esto hace que el modelo inútil para propósitos como la predicción.

También sepa, ¿qué hacer si el modelo está sobreajustado?

Manejo del sobreajuste

1. Reduzca la capacidad de la red eliminando capas o reduciendo la cantidad de elementos en las capas ocultas.
2. Aplique la regularización, que se reduce a agregar un costo a la función de pérdida para pesos grandes.
3. Utilice las capas de exclusión, que eliminarán aleatoriamente ciertas características al establecerlas en cero.

También se puede preguntar, ¿qué es el sobreajuste en el árbol de decisiones? Sobreajuste es el fenómeno en el que el sistema de aprendizaje se ajusta tanto a los datos de entrenamiento dados que sería inexacto al predecir los resultados de los datos no entrenados. En árboles de decisión , sobreajuste ocurre cuando el árbol está diseñado para adaptarse perfectamente a todas las muestras en el conjunto de datos de entrenamiento.

Además, ¿qué causa el sobreajuste del modelo?

Sobreajuste sucede cuando un modelo aprende los detalles y el ruido en los datos de entrenamiento en la medida en que impacta negativamente el rendimiento del modelo sobre nuevos datos. Esto significa que el ruido o las fluctuaciones aleatorias en los datos de entrenamiento son recogidos y aprendidos como conceptos por el modelo.

¿Cómo se que no se adapta bien?

Un modelo se ajusta cuando es demasiado simple con respecto a los datos que está tratando de modelar. Uno forma de detectar tal situación es utilizar el enfoque de sesgo-varianza, que se puede representar de la siguiente manera: Su modelo está sub ajustado cuando tiene un alto sesgo.