ТОП просматриваемых книг сайта:
Искусственный интеллект. Машинное обучение. Джейд Картер
Читать онлайн.Название Искусственный интеллект. Машинное обучение
Год выпуска 2024
isbn
Автор произведения Джейд Картер
Издательство Автор
Одним из основных методов оценки обобщающей способности модели является кросс-валидация, при которой данные разбиваются на несколько подмножеств, и модель обучается на одной части данных и проверяется на другой. Этот процесс повторяется несколько раз, позволяя получить более надежную оценку производительности модели на новых данных.
Понимание и учет обучающей выборки и обобщающей способности является важным для успешного развития моделей машинного обучения. Обучение на правильно подготовленной обучающей выборке и проверка обобщающей способности на новых данных помогают избежать переобучения, когда модель выучивает шум в данных, и обеспечить создание устойчивых и эффективных моделей.
Допустим, у нас есть набор данных о ценах на жилье в определенном районе, и мы хотим создать модель, которая могла бы предсказывать цену новых недвижимостей. Мы начинаем с определения обучающей выборки, которая будет состоять из уже существующих данных о ценах на жилье в этом районе, а также информации о различных характеристиках каждого дома, таких как количество комнат, площадь, удаленность от центра города и т. д. Эта обучающая выборка будет использоваться для обучения нашей модели.
Обобщающая способность модели будет определяться ее способностью делать точные прогнозы для новых данных, которые не были включены в обучающую выборку. Например, после того как наша модель была обучена на основе данных о ценах на жилье в прошлом, мы можем использовать ее для предсказания цен на новые дома, которые появляются на рынке. Если наша модель успешно предсказывает цены на новые дома с точностью, сопоставимой с ее производительностью на обучающей выборке, это свидетельствует о ее высокой обобщающей способности.
Однако если наша модель показывает высокую точность на обучающей выборке, но низкую точность на новых данных, это может свидетельствовать о переобучении. Например, если наша модель очень хорошо запоминает цены на дома в обучающей выборке, включая шум и случайные факторы, она может показать низкую обобщающую способность, когда мы попытаемся предсказать цены на новые дома, чьи характеристики отличаются от тех, что были в обучающей выборке.
Математические модели и алгоритмы обучения составляют основу машинного обучения, предоставляя инструменты для анализа данных и принятия решений на их основе. Эти модели представляют собой математические формулировки, которые позволяют моделировать закономерности в данных и делать предсказания или принимать решения на их основе. Они могут быть различной сложности и структуры, в зависимости от конкретной задачи и характеристик данных.
Одним из наиболее распространенных типов математических моделей в машинном обучении является линейная регрессия. Эта модель используется для анализа взаимосвязи между набором независимых переменных и зависимой переменной и для