was ist der Unterschied zwischen Unter- und Übermontage
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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.
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Welche Metrik ist am wichtigsten, um festzustellen, ob eine Überrüstung stattfindet?
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Eine der Metriken, mit denen festgestellt werden kann, ob ein Maschinelles Lernmodell überlagert wird, ist die Betrachtung der Verlustfunktion während des Trainings. Eine sehr kleine Verlustfunktion zeigt in der Regel an, dass eine Überrüstung stattfindet und kann verwendet werden, um zu bestimmen, wann der Trainingsprozess beendet werden soll.
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