В процессе обучения нейросети вы можете допустить ошибки при разделении данных на тренировочные и проверочные. Из-за этого возникнет вероятность того, что модель слишком остро среагирует на сложные связи между входом и выходом. В результате вы получите очень неточную в прогнозах нейронную сеть, которая будет далека от внедрения в реальные рабочие процессы. Поздравляем, вы перетренировали модель. Как и в случае с мышцами, это не есть хорошо. Разбираемся в причинах этого явления и рассказываем, как его избежать...

Оценка качества моделей машинного обучения является важным этапом в разработке и выборе наилучшей модели для решения конкретной задачи. В данной статье мы рассмотрим методы оценки качества моделей и критерии выбора наилучшей модели. Оценка качества моделей 1. Метрики качества Метрики качества представляют собой числовые показатели, которые измеряют, насколько хорошо модель выполняет задачу. Выбор метрики зависит от типа задачи: 2. Кросс-валидация Кросс-валидация - это метод оценки производительности модели, который помогает учесть вариабельность в данных и предотвратить переобучение...