機械学習では過ぎとノイズは何ですか？

Question

誰でもMLのオーバーフィッティングとノイズについて説明できますか？ パラメトリッククラスでこれが起こりますか？モデルがデータにオーバーフィットしているかどうかを知るには？

Answer 1

MLでは、overfittingモデルはトレーニングデータではうまく機能しますが、新しいデータでは一般化できません。これは、モデルがトレーニングデータの量とノイズに比べて複雑すぎる場合に発生します。だから、あなたのデータを過大評価するのをどのように知っていますか？モデルを作成したら、トレーニングセットに対してテストし、栄光のある結果を得ます。しかし、あなたがテストセットや実生活に対してテストするとき、あなたの予測の正確さは非常に低くなります。だから、是正措置を取る時です。あなたは、トレーニングデータ内の属性の数を減らすことによって

• モデルを単純化
• は、トレーニングデータのノイズを低減し
• より多くのトレーニングデータを収集することができます。

はい、オーバーフィットはパラメトリックモデルで発生します。