Переобучение — это феномен, который может привести к недостаточно хорошим результатам при обучении машинного обучения. В этой статье мы рассмотрим причины появления этого явления, а также предложим некоторые способы борьбы с ним.
Лексическое значение
Переобучение — это процесс, когда машинное обучение модель обучается на данных так хорошо, что она начинает предсказывать неверные значения для новых данных. Это происходит из-за того, что модель достаточно хорошо запоминает тренировочные данные, но не может обобщать их для новых данных. Переобучение может быть опасным, потому что оно может привести к неточным результатам и неправильным предсказаниям. Чтобы избежать переобучения, необходимо использовать достаточно данных для обучения и проверять модель на новых данных.
Происхождение
Слово «переобучение» происходит от английского слова «overfitting», которое в свою очередь происходит от английского слова «fit», что означает «подходить». Понятие «переобучения» было придумано в начале 1980-х годов и было применено для обозначения ситуации, когда модель машинного обучения излишне подстраивается под обучающие данные, при этом проигрывая в обобщении на новые данные.
Значение в разных словарях
Переобучение — это феномен, когда модель машинного обучения перестает улучшаться после достижения определенного порога производительности. В словаре Merriam-Webster переобучение определяется как «использование модели машинного обучения, которая превосходит определенный порог производительности из-за неправильного обучения или из-за использования неподходящих данных». В словаре Cambridge English Dictionary переобучение определяется как «использование модели машинного обучения, которая не может обрабатывать новые данные так хорошо, как обработка данных, использованных при обучении». Таким образом, переобучение означает, что модель машинного обучения перестает быть применимой для новых данных или не может больше улучшаться.
Ассоциации
- Нейронные сети.
- Оверфитинг.
- Модели.
- Данные.
- Ошибка.
Синонимы
Избыточная обученность, перенастройка, перепрошивка, переусердствование, перепрограммирование.
Антонимы
Недообучение.
Однокоренные слова
Недообучение, переобучать, переобученный.
Примеры предложений
Переобучение является одним из наиболее распространенных проблем в машинном обучении. Это происходит, когда модель машинного обучения обучается на точность на обучающем наборе данных, но не может предсказывать на новых данных. Для того, чтобы избежать переобучения, необходимо правильно подбирать параметры модели и использовать правильные методы обработки данных. Ниже приведены некоторые примеры предложений со словом переобучение:
- «Нам нужно избегать переобучения, чтобы наша модель машинного обучения могла делать правильные предсказания.».
- «Для предотвращения переобучения мы должны использовать правильные методы обработки данных.».
- «Для предотвращения переобучения мы должны правильно подбирать параметры модели.».