Votre modèle d’ensemble surajuste les données d’entraînement. Comment pouvez-vous éviter cela dans votre projet d’exploration de données ?
Si votre modèle d’ensemble est trop à l’aise avec les données d’entraînement, il est temps de mieux généraliser. Pour éviter le surajustement dans votre projet d’exploration de données :
- Introduire la validation croisée. Utilisez différents sous-ensembles de vos données pour entraîner et valider le modèle.
- Taillez le modèle. Réduisez la complexité en supprimant les fonctionnalités qui contribuent peu à la prédiction.
- Utiliser des techniques de régularisation. Ajoutez une pénalité pour la complexité afin de garder le modèle plus simple et plus robuste.
Quelles stratégies avez-vous trouvées efficaces contre le surajustement ? Joignez-vous à la conversation.
Votre modèle d’ensemble surajuste les données d’entraînement. Comment pouvez-vous éviter cela dans votre projet d’exploration de données ?
Si votre modèle d’ensemble est trop à l’aise avec les données d’entraînement, il est temps de mieux généraliser. Pour éviter le surajustement dans votre projet d’exploration de données :
- Introduire la validation croisée. Utilisez différents sous-ensembles de vos données pour entraîner et valider le modèle.
- Taillez le modèle. Réduisez la complexité en supprimant les fonctionnalités qui contribuent peu à la prédiction.
- Utiliser des techniques de régularisation. Ajoutez une pénalité pour la complexité afin de garder le modèle plus simple et plus robuste.
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Some steps: 1. Cross validation is the first step to battle overfitting. K-fold cross validation gives more opportunity for the model to generalize. 2. One needs to monitor the Train and Validation Loss during model development phase and early stopping rules can be applied. 3. Grid search can be used to decide the best hyperparameters.
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