El modelo de conjunto está sobreajustando los datos de entrenamiento. ¿Cómo puedes prevenir esto en tu proyecto de minería de datos?
Si su modelo de conjunto es demasiado acogedor con los datos de entrenamiento, es hora de generalizar mejor. Para evitar el sobreajuste en el proyecto de minería de datos:
- Introducir la validación cruzada. Utilice diferentes subconjuntos de datos para entrenar y validar el modelo.
- Pode el modelo. Reduzca la complejidad eliminando las características que contribuyen poco a la predicción.
- Emplear técnicas de regularización. Agregue una penalización por complejidad para mantener el modelo más simple y robusto.
¿Qué estrategias ha encontrado efectivas contra el sobreajuste? Únete a la conversación.
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Si su modelo de conjunto es demasiado acogedor con los datos de entrenamiento, es hora de generalizar mejor. Para evitar el sobreajuste en el proyecto de minería de datos:
- Introducir la validación cruzada. Utilice diferentes subconjuntos de datos para entrenar y validar el modelo.
- Pode el modelo. Reduzca la complejidad eliminando las características que contribuyen poco a la predicción.
- Emplear técnicas de regularización. Agregue una penalización por complejidad para mantener el modelo más simple y robusto.
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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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