Почему модели машинного обучения могут быть переобучены?
Ответы
Тимофеев Константин
Переобучение модели машинного обучения происходит тогда, когда модель слишком сильно запоминает обучающие данные. Вместо того чтобы выявлять общие закономерности и паттерны, она начинает «запоминать» конкретные примеры из тренировочной выборки.
Это может привести к тому, что модель будет отлично работать на данных, на которых она была обучена, но плохо справляться с новыми, невиданными ранее данными.
Представьте себе ученика, который зубрит ответы на конкретные вопросы из учебника, но не понимает основных концепций. Он сможет хорошо ответить на те же самые вопросы в контрольной работе, но столкнется с трудностями при решении новых задач.
Переобучение модели машинного обучения происходит тогда, когда модель слишком сильно запоминает обучающие данные. Вместо того чтобы выявлять общие закономерности и паттерны, она начинает «запоминать» конкретные примеры из тренировочной выборки.
Это может привести к тому, что модель будет отлично работать на данных, на которых она была обучена, но плохо справляться с новыми, невиданными ранее данными.
Представьте себе ученика, который зубрит ответы на конкретные вопросы из учебника, но не понимает основных концепций. Он сможет хорошо ответить на те же самые вопросы в контрольной работе, но столкнется с трудностями при решении новых задач.