Изменения

'''Переобучение''' (англ. overfitting, high variance) {{---}} негативное явление , возникающее, когда величина средней ошибки обученного алгоритма на объектах тестовой выборки оказывается существенно выше, чем величина средней ошибки на обучающей выборке. Переобучение возникает при использовании избыточно сложных моделей.<br>'''Недообучение''' (англ. underfitting, high bias) {{---}} негативное явление , возникающее, когда алгоритм обучения не обеспечивает достаточно малой величины средней ошибки на обучающей выборке. Недообучение возникает при использовании недостаточно сложных моделей.

Представьте задачу предсказания <math>y </math> по <math>x ∈ \in R</math>. Рис 1 показывает результат использования модели <math>y=θ_0+θ_1*x</math> для представленного датасета. Как видно из Рис 1 данные не поддаются линейной зависимости и по этой причине модель не очень хороша.

Если же добавить дополнительный параметр <math>x^2</math>, и использовать модель <math>y=θ_0+θ_1*x+θ_2*x^2</math>, как представлено на Рис 2, то модель значительно лучше подходит для представленного датасета. Рис 3 показывает результат использования модели <math>y=θ_0+θ_1*x+θ_2*x^2+θ_3*x^3+θ_4*x^4</math> для представленного датасета. Как видно из Рис 3 данная модель слишком заточена для обучающего датасета и, веротяно, покажет плохой результат на тестовой.

В случае же выбора модели <math>g(θ_0+θ_1*x_1+θ_2*x_2+θ_3*x_1^2+θ_4*x_2^2+θ_5*x_1*x_2)</math>, представленой на Рис 5, данные значительно лучше соответствуют модели. Рис 6 показывает результат использования модели <math>g(θ_0+θ_1*x_1+θ_2*x_1^2+θ_3*x_2*x_1^2+θ_4*x_1^2*x_2^2 + ...)</math> для представленного датасета {{- --}} это яркий пример явления переобучения.