Встречается на собеседованиях • сегодня

Как понять, что модель переобучена

Основные признаки переобучения:

  1. Высокая точность на обучающих данных, но низкая на тестовых
  2. Сложность модели значительно превышает сложность данных
  3. Сильные колебания в метриках при небольших изменениях входных данных

Способы выявления:

python
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
model.fit(X_train, y_train)

train_acc = accuracy_score(y_train, model.predict(X_train))
test_acc = accuracy_score(y_test, model.predict(X_test))

if train_acc > test_acc + 0.15:  # Значительный разрыв
    print("Возможно переобучение")

Методы борьбы:

  • Регуляризация (L1/L2)
  • Упрощение модели
  • Увеличение данных
  • Кросс-валидация
  • Ранняя остановка
Sophi
Софи собрала все вопросы. Тренируйся и получай
офферы быстрее!
Попробовать бесплатноArrow

Следующий вопрос

Это единственный вопрос по вашему фильтру

как отвечать на вопрос
пример собеседования
фреймворки на собеседовании
типичные вопросы junior
интервью вопросы и ответы