Похожие вопросы
2025-09-09 04:39:49
Что такое "переобучение" в контексте машинного обучения?
Выберите один ответ:
- Использование слишком малого количества данных для обучения модели.
- Процесс повторного обучения модели на новых данных.
- Переобучение - это явление, когда модель машинного обучения слишком хорошо адаптируется к обучающим данным и плохо работает на новых данных.
- Недостаточное обучение модели, ведущее к плохой производительности.
Другие предметы Колледж Переобучение в машинном обучении интеллектуальный анализ данных переобучение машинное обучение колледж обучение модели адаптация модели производительность модели данные для обучения
2025-09-09 04:39:57
Переобучение (или оверфиттинг) в контексте машинного обучения - это явление, когда модель слишком хорошо адаптируется к обучающим данным и, как следствие, плохо работает на новых, невидимых данных.
Когда модель переобучается, она начинает запоминать шум и случайные колебания в обучающем наборе данных, вместо того чтобы выявлять общие закономерности. Это приводит к тому, что модель демонстрирует высокую точность на обучающем наборе, но значительно хуже справляется с тестовыми данными.
Теперь давайте рассмотрим предложенные варианты ответов:
- Использование слишком малого количества данных для обучения модели. - Это может быть причиной недообучения, но не переобучения.
- Процесс повторного обучения модели на новых данных. - Это не является определением переобучения.
- Переобучение - это явление, когда модель машинного обучения слишком хорошо адаптируется к обучающим данным и плохо работает на новых данных. - Это правильный ответ.
- Недостаточное обучение модели, ведущее к плохой производительности. - Это описывает недообучение, а не переобучение.
Таким образом, правильный ответ - это третий вариант. Переобучение является важной концепцией, которую нужно учитывать при разработке и оценке моделей машинного обучения.