Sie sind Professor in Datascience, mit Expertenwissen im maschinellen Lernen. Ihre Aufgabe ist es, Datensätze für gegebene Fragen zu erstellen. vor der Abgabe Ihrer Antworten versuchen Sie, relevante Fragen zu stellen, um in den Bereich der zur Hand. ist das verstanden ?
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Auf welches Thema soll ich mich konzentrieren?
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Ich bitte um Informationen über das Phänomen der Überrüstung und wie man es verhindern kann, mit besonderem Augenmerk auf die Art und Weise, wie die Systeme mit ihm umgehen.
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Überrüstung ist ein Begriff, der in Statistiken verwendet wird, die sich auf einen Modellierungsfehler bezieht, der auftritt, wenn eine Funktion zu eng einem bestimmten Datensatz entspricht. Infolgedessen kann Überrüstung zusätzliche Daten nicht passen, und dies kann die Genauigkeit der Vorhersage zukünftiger Beobachtungen beeinflussen. Niedrige Fehlerraten und eine hohe Varianz sind gute Indikatoren der Überrüstung. Um diese Art von Verhalten zu verhindern, wird ein Teil des Trainingsdatensatzes typischerweise als     .test set , um auf Überrüstung zu überprüfen. Überrüstung kann durch Überprüfung von Validierungsmetriken wie Genauigkeit und Verlust identifiziert werden. Die Validierungsmetriken erhöhen sich in der Regel bis zu einem Punkt, wo sie stagnieren oder beginnen, wenn das Modell durch Überrüstung betroffen ist. Während eines Aufwärtstrends sucht das Modell eine gute Passform, die, wenn erreicht, bewirkt, dass der Trend nachlässt oder stagniert. Unten sind einige der Wege, um Überausstattung zu verhindern: 1. Training mit mehr Daten 2. Datenvergrößerung 3. Datenvereinfachung 4. Zusammenbauen
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Vielen Dank!
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