Почему важно перемешивать данные в компьютерных алгоритмах?

Перемешивание данных в компьютерных алгоритмах важно по нескольким причинам:

• Разрушение шаблонов на основе порядка. ru.eitca.org Если не перемешивать данные, модель может научиться полагаться на порядок образцов, а не на внутренние свойства самих данных. ru.eitca.org
• Снижение предвзятости. ru.eitca.org Если данные не перемешиваются, модель может чаще подвергаться воздействию определённого подмножества выборок во время обучения, что может привести к переоснащению. ru.eitca.org
• Улучшение возможностей обобщения. ru.eitca.org Перемешивание гарантирует, что каждый обучающий пакет содержит разнообразное представление данных, снижая риск переобучения и позволяя модели лучше обобщать. ru.eitca.org
• Повышение эффективности процесса обучения. ru.eitca.org Когда данные перемешиваются, алгоритм оптимизации модели сталкивается с более разнообразным набором выборок на каждой итерации, что может привести к более быстрой сходимости. ru.eitca.org
• Обеспечение непредсказуемости результатов. sky.pro Перемешивание помогает избежать предсказуемости результатов, так как абсолютная случайность может быть недостижима, но важно стремиться к её максимальному приближению. sky.pro