Seu modelo de ensemble está sobreajustando os dados de treinamento. Como você pode evitar isso em seu projeto de mineração de dados?
Se o seu modelo de conjunto estiver muito confortável com os dados de treinamento, é hora de generalizar melhor. Para evitar o sobreajuste em seu projeto de mineração de dados:
- Introduzir validação cruzada. Use diferentes subconjuntos de seus dados para treinar e validar o modelo.
- Podar o modelo. Reduza a complexidade removendo recursos que contribuem pouco para a previsão.
- Empregar técnicas de regularização. Adicione uma penalidade por complexidade para manter o modelo mais simples e robusto.
Quais estratégias você achou eficazes contra o overfitting? Junte-se à conversa.
Seu modelo de ensemble está sobreajustando os dados de treinamento. Como você pode evitar isso em seu projeto de mineração de dados?
Se o seu modelo de conjunto estiver muito confortável com os dados de treinamento, é hora de generalizar melhor. Para evitar o sobreajuste em seu projeto de mineração de dados:
- Introduzir validação cruzada. Use diferentes subconjuntos de seus dados para treinar e validar o modelo.
- Podar o modelo. Reduza a complexidade removendo recursos que contribuem pouco para a previsão.
- Empregar técnicas de regularização. Adicione uma penalidade por complexidade para manter o modelo mais simples e robusto.
Quais estratégias você achou eficazes contra o overfitting? Junte-se à conversa.
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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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