was ist der Unterschied zwischen Unter- und Übermontage
user
Unter- und Überrüstungen sind Probleme, die während des Modelltrainings auftreten. Unter- und Unterrüstungen treten auf, wenn das Modell zu einfach ist und das Muster in den Trainingsdaten nicht genau erfassen kann. Dadurch hat das Modell eine schlechte Performance sowohl auf den Trainingsdaten als auch auf neuen, unsichtbaren Daten. Unter- und Unterrüstungen entstehen oft nicht durch ausreichende Features oder fehlende Modellkomplexität. Überrüstungen treten auf, wenn ein Modell zu viele Parameter im Verhältnis zur Anzahl der Beobachtungen in den Trainingsdaten hat und es beginnt, die Trainingsdaten einzuprägen, anstatt die zugrunde liegenden Muster zu erlernen. Dies führt zu einer hohen Trainingsgenauigkeit, aber zu einer schlechten Verallgemeinerungsleistung auf unsichtbaren Daten Um Unter- und Überrüstungen zu verhindern, muss ein Gleichgewicht zwischen Modellkomplexität und der Menge der Trainingsdaten gefunden werden. Techniken wie Kreuzvalidierung, Regularisierung und vorzeitiges Stoppen können auch helfen, Überausstattungen zu verhindern.
assistant
Welche Metrik ist am wichtigsten, um festzustellen, ob eine Überrüstung stattfindet?
user
Die zu fokussierende Metrik hängt vom Ziel des Data Mining ab, das Sie zu erreichen versuchen. Es ist wichtig, mit Hilfe einer Kreuzvalidierung festzustellen, ob eine Überrüstung stattfindet. Die Kreuzvalidierung nimmt einen Datensatz und teilt ihn zufällig (oder mit Hilfe einer stratifizierten Probenahme) in mehrere Validierungsdatensätze auf. Dann erstellen die Modelle ihre Vorhersagen mit Hilfe dieser Validierungssätze, um die Metriken für jeden Datensatz zu berechnen. Wenn eine Überrüstung stattfindet, unterscheiden sich die Metriken Ihres Modells zwischen diesen Validierungsdatensätzen erheblich. Wenn sie nicht erfolgt, sollten die Metriken zwischen den Validierungsdatensätzen ähnlich sein.
assistant