监督学习的根本挑战是什么?
监督学习的一个基本挑战是过度适应的问题.这种问题发生在模型过于复杂并且适应训练数据过于好,包括噪音和错误.因此,模型可能对训练数据表现良好,但可能无法对新的未见数据进行一般化.这可能导致预测准确性低下和性能降低.为了避免过度适应,可以使用诸如规范化和交叉验证等各种技术来简化模型并提高其对新数据的一般化能力.监督学习的另一个挑战是需要大量标记的训练数据,这些数据可能会很昂贵,需要大量的时间来收集和注释.