Переобучение (overfitting) ― вот как я бы назвал эту ситуацию․ В начале своего пути в области машинного обучения я столкнулся с этой проблемой и хочу поделиться своим опытом․Первоначально, когда я начал обучать модель, она хорошо справлялась с обучающими данными․ Она показывала высокую точность и малую ошибку․ Я был уверен, что моя модель идеально подходит для решения задачи․ Однако, когда я применил ее к тестовым данным, результаты были далеко от ожидаемых․
Я осознал, что модель переобучилась на обучающих данных․ Она запомнила каждую деталь и шум в данных, что привело к неверному обобщению на новые данные․ Моя модель не умела ″сглаживать″ шум и отделять его от реальных паттернов․ Как я исправил эту ситуацию? Во-первых, я увеличил объем данных для обучения․ Больше данных помогли моей модели лучше улавливать общие закономерности, а не застревать на шуме․ Также, я использовал методы регуляризации, такие как L1 и L2 регуляризация, чтобы уменьшить сложность модели и убрать излишнее запоминание․ Кроме того, я разделил данные на три части⁚ обучающую, валидационную и тестовую выборки․ Я использовал обучающую выборку для обучения модели, валидационную для подбора гиперпараметров и оценки модели, а тестовую для окончательной проверки обобщающей способности модели․ Наконец, я использовал техники выбора признаков, чтобы убрать избыточные или нерелевантные признаки․ Это помогло снизить сложность модели и улучшить ее обобщающую способность․ В конечном итоге, благодаря этим исправлениям, я смог справиться с проблемой переобучения и достичь более устойчивых результатов на новых данных․ Этот опыт научил меня важности баланса между точностью и обобщающей способностью модели․