Ինչ է ավելորդ ուսուցումը և ինչպես պայքարել դրա դեմ?

Overfitting (շատ հարմարեցում) — դա այն իրավիճակն է, երբ մեքենայական ուսուցման մոդելը շատ լավ հարմարվում է ուսուցման տվյալներին, ներառյալ աղմուկը և պատահական տատանումները, և վատ է ընդհանուր բաշխում նոր տվյալների վրա:

Ինչպես պայքարել overfitting-ի դեմ՝

• Օգտագործել ավելի շատ տվյալներ ուսուցման համար։
• Կանոնավորացում (L1, L2) — մոդելի բարդության համար պատժամիջոցներ ավելացնելը:
• Արագ կանգառ — ուսուցումը դադարեցնել, երբ վավերացման որակը սկսում է վատանալ:
• Կրոս-վալիդացիա — ընդհանուր բաշխման գնահատման համար:
• Մոդելի բարդությունը նվազեցնել — օրինակ, պարամետրերի քանակը կրճատել:
• Տվյալների ավելացում — լրացուցիչ ուսուցման օրինակներ ստեղծել:

Python-ում sklearn օգտագործելով կանոնավորումը՝

from sklearn.linear_model import Ridge
model = Ridge(alpha=1.0)  # L2 կանոնավորում
model.fit(X_train, y_train)