Как разделение выборки на обучающую и тестовую помогает избежать переобучения модели?

Разделение выборки на обучающую и тестовую помогает избежать переобучения модели тем, что позволяет проверить, насколько хорошо модель справляется с задачей на данных, которые она не видела во время обучения. sky.pro

Переобучение происходит, когда модель слишком хорошо подстраивается под тренировочные данные и теряет способность обобщать на новые данные. sky.pro Если не использовать отдельную тестовую выборку для оценки качества модели, нельзя будет точно сказать, насколько хорошо она работает на новых данных. 4brain.ru

Кроме того, разделение данных позволяет оценить, насколько хорошо модель будет работать в реальных условиях. sky.pro Если модель показывает высокую точность на тестовых данных, это означает, что она сможет хорошо справляться с новыми данными, которые она не видела во время обучения. sky.pro