Nedovuzgarlik va ortiqcha o'qitish o'rtasidagi kompromiss nima?

Noto'g'ri o'qitish (underfitting) va haddan tashqari o'qitish (overfitting) o'rtasidagi kompromiss juda oddiy va juda murakkab model o'rtasidagi muvozanatdir.

• Noto'g'ri o'qitish model juda oddiy bo'lsa va ma'lumotlardagi tendentsiyalarni ushlay olmasa, yuzaga keladi. Natijada, u na o'quv ma'lumotlarida, na yangi ma'lumotlarda yaxshi ishlamaydi.

• Haddan tashqari o'qitish model juda murakkab bo'lsa va o'quv ma'lumotlaridagi shovqin va tasodifiy xususiyatlarni yodlab olsa, yuzaga keladi, bu uning yangi ma'lumotlarga umumlashtirish qobiliyatini pasaytiradi.

Ushbu muvozanat, muhim bog'liqliklarni ushlash uchun yetarlicha murakkab bo'lgan, lekin shovqinni yodlab qolmaslik uchun juda murakkab bo'lmagan model va parametrlarni tanlash orqali erishiladi. Buning uchun regulyarizatsiya, kross-validatsiya va hiperparametrlarni sozlash usullari qo'llaniladi.

Misol uchun: juda oddiy regressiya modeli (masalan, murakkab bog'liqlikda chiziqli) noto'g'ri o'qitilgan bo'ladi, juda murakkab (masalan, yuqori darajadagi polinom) esa haddan tashqari o'qitilgan bo'ladi.