193
правки
Изменения
→На примере линейной регрессии
На Рис 1. представлена зависимость, которая хорошо подходит для описания данных, а на Рис. 2 {{---}} модель, слишком сильно заточенная под обучающую выборку.
Однин из способов бороться с негативным эффектом излишнего подстраивания под данные {{---}} использование регуляризации, т. е. добавление некоторого штрафа за большие значения коэффициентов у линейной модели. Тем самым запрещаются слишком "резкие" изгибы , и предотвращается переобучение.
===На примере [[Логистическая регрессия | логистической регрессии]]===
