Заниженная посадка

Недооптимизация - это термин, используемый в машинном обучении и информатике для описания модели, которая слишком упрощена для точного отражения базовых данных. В машинном обучении недооптимизированная модель - это модель, которая имеет недостаточную точность прогнозирования и не может точно определить закономерности в данных.

Недооптимизация является распространенной проблемой как в контролируемом, так и в неконтролируемом обучении. В контролируемом обучении недостаточная подгонка возникает, когда модель использует слишком мало признаков для точного прогнозирования на основе обучающих данных. В результате получается модель с низкой точностью прогнозирования как на обучающих данных, так и на любых новых данных. Напротив, противоположная проблема - переобъяснение - возникает, когда модель использует слишком много признаков для объяснения данных.

В обучении без надзора недооценка происходит, когда модель не может определить базовую структуру данных. Это может произойти, если модель слишком проста, имеет слишком мало параметров или не может генерировать необходимые точки данных для правильного соответствия данным.

Недоподгонка возникает в результате слишком малого количества данных, слишком малого количества характеристик, слишком простой модели или слишком малого количества параметров. При построении прогностической модели важно не допускать недоподгонки, поскольку она может привести к низкой точности прогнозирования. Лучший способ предотвратить недооценку - использовать модель, которая может точно улавливать закономерности в данных и имеет достаточно характеристик для точного прогнозирования. Для этого можно использовать больше переменных, больше точек данных, дополнительные слои в модели или более сложную архитектуру модели. Кроме того, методы регуляризации также могут помочь уменьшить эффект недостаточной подгонки.