Примеры ответов Нейро на вопросы из разных сфер
Главная / Наука и образование / Почему модель становится менее точной при работе с новыми данными?
Вопрос для Нейро
28 января
Почему модель становится менее точной при работе с новыми данными?
Нейро
На основе 5 источников

Несколько причин, по которым модель может становиться менее точной при работе с новыми данными:

  • Переобучение. 1 Модель обучается настолько хорошо на тренировочных данных, что запоминает неважные детали и «шумы» вместо того, чтобы обобщать закономерности. 1 Это приводит к тому, что при работе с новыми данными модель работает плохо. 1
  • Недостаточный размер тренировочного набора. 1 Если данных для обучения мало, модель может «подстроиться» под конкретные примеры, не улавливая общую картину. 1
  • Наличие шума в данных. 1 Случайные или нерелевантные данные могут ввести модель в заблуждение и привести к переобучению. 1
  • Длительное обучение. 1 Если модель обучается слишком долго, она может начать «запоминать» шум и особенности тренировочных данных. 1

Также к снижению точности модели при работе с новыми данными могут приводить циклы обратной связи, когда прогнозы модели влияют на будущие метки. 2

Ответ сформирован YandexGPT на основе текстов выбранных сайтов. В нём могут быть неточности.
Примеры полезных ответов Нейро на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Нейро.
Задать новый вопрос
Задайте вопрос...
…и сразу получите ответ в Поиске с Нейро
Fri Feb 21 2025 19:27:29 GMT+0300 (Moscow Standard Time)