193
правки
Изменения
→На примере линейной регрессии
Как можно видеть на Рис 1. представлена зависимость, которая хорошо подходит для описания данных, а на Рис. 2 - модель слишком сильно заточилась под обучающую выборку.
Одним из способов бороться с этим эффектом - использовать регуляризацию, т. е. добавлять некоторый штраф за большие значения коэффициентов у линейной модели. Тем самым мы запретим слишком "резкие" изгибы и ограничим возможность подстраивания модели под данные.
===На примере [[Логистическая регрессия | логистической регрессии]]===
