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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Wenn sie in nie zuvor gesehene Datenpunkte eingeführt werden, wird ein übergerüstetes Modell sehr schlecht funktionieren, obwohl es eine hohe Genauigkeit während seiner Ausbildung meldet. Wenn dieser Trend beobachtet werden kann, ist es sicher, dass es zu einer Überrüstung gekommen ist. Es ist stark von der Struktur abhängig, aber es wird im Allgemeinen als umsichtig angesehen, eine lineare Beziehung zwischen der Anzahl der Datenpunkte und Freiheitsgraden zu haben.
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