Ihr Ensemblemodell passt die Trainingsdaten übermäßig an. Wie können Sie dies in Ihrem Data-Mining-Projekt verhindern?
Wenn Ihr Ensemblemodell zu eng mit den Trainingsdaten umgeht, ist es an der Zeit, besser zu verallgemeinern. So verhindern Sie eine Überanpassung in Ihrem Data Mining-Projekt:
- Führen Sie eine Kreuzvalidierung ein. Verwenden Sie verschiedene Teilmengen Ihrer Daten, um das Modell zu trainieren und zu validieren.
- Schneiden Sie das Modell zurück. Reduzieren Sie die Komplexität, indem Sie Features entfernen, die wenig zur Vorhersage beitragen.
- Setzen Sie Regularisierungstechniken ein. Fügen Sie eine Strafe für die Komplexität hinzu, um das Modell einfacher und robuster zu halten.
Welche Strategien haben Sie als wirksam gegen Überanpassung empfunden? Beteiligen Sie sich an der Unterhaltung.
Ihr Ensemblemodell passt die Trainingsdaten übermäßig an. Wie können Sie dies in Ihrem Data-Mining-Projekt verhindern?
Wenn Ihr Ensemblemodell zu eng mit den Trainingsdaten umgeht, ist es an der Zeit, besser zu verallgemeinern. So verhindern Sie eine Überanpassung in Ihrem Data Mining-Projekt:
- Führen Sie eine Kreuzvalidierung ein. Verwenden Sie verschiedene Teilmengen Ihrer Daten, um das Modell zu trainieren und zu validieren.
- Schneiden Sie das Modell zurück. Reduzieren Sie die Komplexität, indem Sie Features entfernen, die wenig zur Vorhersage beitragen.
- Setzen Sie Regularisierungstechniken ein. Fügen Sie eine Strafe für die Komplexität hinzu, um das Modell einfacher und robuster zu halten.
Welche Strategien haben Sie als wirksam gegen Überanpassung empfunden? Beteiligen Sie sich an der Unterhaltung.
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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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