Why a larger hypothesis space can lead to better machine learning performance?

Большое пространство гипотез может улучшить производительность машинного обучения, потому что увеличивает вероятность полностью уловить закономерности в данных. www.baeldung.com

Если пространство гипотез недостаточно выразительно, алгоритм может не справиться с данными. www.baeldung.com Например, линейные гипотезы не очень подходят, если реальные данные сильно нелинейны. www.baeldung.com

Однако у большого пространства гипотез есть и минус: повышается риск переобучения модели. www.baeldung.com vitalflux.com Это происходит, когда модель запоминает шум и слишком близко подстраивается под обучающий набор данных, из-за чего плохо обобщает информацию на новые данные. www.tutsdrupal.com

Таким образом, при выборе пространства гипотез важно найти баланс между выразительностью и простотой. www.baeldung.com