ПЕРЕОБУЧЕНИЕ И НЕДООБУЧЕНИЕ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ | overfitting, underfitting для регрессии

Поддержать канал можно оформив подписку на 🎉 🎉 🎉 А можете скидывать монеты на Мои курсы на платформе Stepik: Все хотят, чтобы их модельки обучались идеально, никто не хочет сталкиваться с переобучением и недообучением - явлениями в машинном обучении, которые говорят о плохой способности моделей восстанавливать закономерности из данных. В этом видео рассмотрим, как отловить переобучение, какие есть признаки недообучения и что такое идеальное обучение. Для лучшего усвоения переобучения сначала ознакомьтесь с метриками для задачи регрессии () и алгоритмом построения дерева решений (). Презентация из видео: Ноутбук из видео: 0:00 Введение 0:15 Получение данных 1:18 Разбиение на обучающую выборку и тестовую 1:49 Переобучение (Overfitting) 5:26 Недообучение (Underfitting) 7:57 Нормальное обучение 10:14 Резюме