was ist der Unterschied zwischen Unter- und Übermontage
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Unter der Annahme, dass Sie sich auf die Datenwissenschaft beziehen, ist Überrüstung das Gegenteil von Unterrüstung, wenn das Modell übertrainiert wurde oder wenn es zu viel Komplexität enthält, was zu hohen Fehlerraten auf Testdaten führt. Überrüstung eines Modells ist häufiger als Unterrüstung eines Modells, und Unterrüstung tritt in der Regel in dem Bemühen, zu vermeiden, Überrüstung durch einen Prozess genannt vorzeitig stoppen.
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Wie können Sie erkennen, wann ein Modell zu groß ist?
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Sie würden in der Lage sein zu erkennen, wann ein Modell überlastet ist, wenn es die Trainingsdaten "erinnert". Ein Symptom eines Overfit-Modells ist, wenn es auf den Trainingsdaten gut abläuft, aber nicht gut auf Daten, die es nie zuvor gesehen hat.
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