Как влияет соотношение количества данных и числа параметров на качество подгонки в SciPy?

Соотношение количества данных и числа параметров влияет на качество подгонки в SciPy, так как от этого зависит, например, точность аппроксимации. simulationbased.com sky.pro

Если количество данных небольшое, то точность подгонки может снижаться. simulationbased.com При увеличении числа параметров возникает проблема переобучения (overfitting). simulationbased.com

Также важно учитывать начальные параметры функции, так как методы оптимизации начинают работу с ними, незначительно изменяют и проверяют, улучшается ли подгонка. simulationbased.com Если изменение параметров даёт незначительное улучшение, то подгонку считают завершённой. simulationbased.com

Таким образом, для качественной подгонки необходимо учитывать баланс между количеством данных и числом параметров, а также правильно выбирать начальные параметры функции. simulationbased.com