Төмөнкү үйрөнүү менен ашыкча үйрөнүүнүн ортосунда кандай компромисс бар?

Кампромисс между жетишпестик (underfitting) жана ашыкча үйрөнүү (overfitting) — бул өтө жөнөкөй жана өтө татаал модельдердин ортосундагы баланс.

• Жетишпестик (underfitting) модел өтө жөнөкөй болгондо жана маалыматтардагы үлгүлөрдү түшүнө албаганда болот. Натыйжада, ал үйрөнүү жана жаңы маалыматтарда начар иштейт.

• Ашыкча үйрөнүү (overfitting) модел өтө татаал болгондо жана үйрөнүү маалыматтарындагы шуу жана кездейсөз өзгөчөлүктөрдү эстегенде болот, бул анын жаңы маалыматтарга жалпылоо жөндөмүн төмөндөтөт.

Бул баланс модел жана параметрлерди тандап алуу аркылуу жетишилет, алар маанилүү көзкарандылыктарды кармай алат, бирок шуу эстебейт. Муну үчүн регуляциялоо, кросс-валидация жана гиперпараметрлерди жөндөө колдонулат.

Мисал: эгер сиз өтө жөнөкөй регрессия моделин (мисалы, тийиштүү эмес, татаал көзкарандылыкта сызыктуу) колдонуп жатсаңыз, ал жетишпеген болот, ал эми өтө татаал болсо (мисалы, жогорку даражадагы полином), ал ашыкча үйрөнүү болот.