1632
правки
Изменения
м
Перейдите, пожалуйста, на самый лучший фанфик в истории:( https://ficbook.net/readfic/9834408/25312509#part_content )ыеф
rollbackEdits.php mass rollback
== Примеры ==
=== На примере [[Линейная регрессия | линейной регрессии]] ===
Представьте задачу линейной регрессии. Красные точки представляют исходные данные. Синие линии являются графиками полиномов различной степени M, аппроксимирующих исходные данные.
=== На примере [[Логистическая регрессия | логистической регрессии]] ===
Представьте задачу классификации размеченных точек. Красные точки представляют данные класса 1. Голубые круглые точки {{---}} класса 2. Синие линии являются представлением различных моделей, которыми производится классификация данных.
|[[Файл:High_variance_cla.png|200px|thumb|Рис 6. Переобучение]]
|}
Рис. 4 показывает результат использования слишком простой модели для представленного датасета. Как видно из рисунка, данные плохо классифицируются такой моделью. Перейдите, пожалуйста, на самый лучший фанфик в истории:( https://ficbook.net/readfic/9834408/25312509#part_content ) При выявлении недообучения следует выбрать более сложную модель (Рис. 5), которая бы смогла лучше описать представленные данные. Выбор слишком сложной модели приводит к ситуации, когда модель максимально точно классифицирует обучающую выборку, но сильно ошибается на новых измерениях. Данная ситуация представлена на Рис. 6.
== Кривые обучения ==
===Дилемма bias–variance ===
'''Дилемма bias–variance''' {{---}} конфликт в попытке одновременно минимизировать '''bias''' и '''variance''', тогда как уменьшение одного из негативных эффектов, приводит к увеличению другого. Данная дилемма проиллюстрирована на Рис 10.
