Какво е недостатъчно приспособяване?
Недостатъчното приспособяване в машинното обучение с код на Python е важна концепция, която трябва да се разбере при разработването на алгоритми за машинно обучение. Недостатъчното приспособяване е, когато моделът не успява да улови основните модели в данните. Това може да доведе до лошо представяне на прогнозата, тъй като моделът трябва да се обобщи към нови данни.
Как възниква недостатъчното приспособяване?
Недостатъчното приспособяване възниква, когато моделът е твърде прост и не може да улови сложността на данните. Това може да възникне, ако на модела са дадени повече данни, характеристиките не са избрани правилно или моделът трябва да бъде оптимизиран правилно. За да избегнем недостатъчното приспособяване, трябва да гарантираме, че данните са правилно предварително обработени, моделът е обучен с достатъчно данни и е правилно настроен.
Как да разпознаете недостатъчното качество с помощта на Python?
За да идентифицирате недостатъчното приспособяване, можете да погледнете точността на модела както върху данните от обучението, така и върху данните от тестването. Ако моделът се представя добре на данните за обучение, но лошо на данните за тестване, това може да е знак за недостатъчно приспособяване. Освен това можете да разгледате кривата на обучение на модела. Ако кривата е плоска и не се подобрява значително с допълнително обучение, това също може да означава недостатъчно прилягане.
Сега нека да разгледаме как да предотвратим недостатъчно оборудване в машинното обучение. Един подход е да се използва по-сложен модел с повече параметри. Това ще помогне за улавяне на основната структура на данните, което ще доведе до подобрена точност. Освен това можете да използвате техники за регулиране, като L1 и L2 регулиране, за да намалите пренастройването и да помогнете за подобряване на точността на модела.
И накрая, нека да разгледаме пример за недостатъчно оборудване в машинното обучение с код на Python. В този пример ще използваме набора от данни Boston Housing и линеен регресионен модел.
Първо, ще импортираме необходимите библиотеки и набора от данни за Boston Housing.
Ipynb файлова връзка: https://github.com/Rose776/Practices/blob/main/Underfitting.ipynb
Ако моделът има ниска точност на данните от тестването, това може да е признак за недостатъчно монтиране. За да предотвратите недостатъчното приспособяване, можете да използвате по-сложен модел или техники като регулиране.
В тази публикация в блога обсъдихме недостатъчното приспособяване в машинното обучение с код на Python. Разгледахме какво е недостатъчно оборудване, как да го идентифицираме и как да го предотвратим. Видяхме също пример за недостатъчно приспособяване в машинното обучение с помощта на линеен регресионен модел. С тези знания трябва да сте по-добре подготвени да идентифицирате и предотвратите недостатъчното приспособяване във вашите модели за машинно обучение.
