Почему модель машинного обучения не может достичь 100% точности на реальных данных?

Несколько причин, почему модель машинного обучения не может достичь 100% точности на реальных данных:

• Переполнение. learn.microsoft.com Модель слишком хорошо подходит для обучающих данных и запоминает конкретные шаблоны и шум, из-за чего становится недостаточно гибкой для прогнозов на реальных данных. learn.microsoft.com
• Несбалансированные данные. rb.ru dzen.ru Например, если 90% обучающих примеров помечены как доброкачественные, а лишь небольшое количество — злокачественные, то модель может научиться помечать всё как доброкачественное и пропускать некоторые случаи с катастрофическими последствиями. rb.ru
• Утечка данных. rb.ru Если тестовые данные попадают в учебный процесс, то модель не сможет обобщаться на данных из реального мира. rb.ru
• Сложность модели. rb.ru vk.com Чем сложнее модель, тем больше данных для обучения понадобится. rb.ru
• Искажения в наборе данных. rb.ru Например, если все фотографии в наборе данных были сделаны при солнечном свете, то модель будет плохо работать с тёмными снимками. rb.ru

В реальных задачах классификации обычно невозможно достичь 100% верных прогнозов. dzen.ru Для оптимизации модели и оценки её эффективности используют различные показатели. dzen.ru