Ao amin'ny siansa momba ny angon-drakitra sy ny varotra ara-bola, ny iray amin'ireo fanamby maharitra indrindra dia ny mahatratra ny fahasamihafana tsara eo amin'ny fahasamihafana ny modely sy ny fahamarinana. Ao amin'ny siansa momba ny angon-drakitra, ny overfitting dia mitranga rehefa ny modely dia mahatakatra tsy ny tena fototry ny fampiofanana ny angon-drakitra, fa koa ny feo - mitarika amin'ny fanamafisana ratsy amin'ny angon-drakitra vaovao tsy hita. Toy izany koa, ny mpivarotra dia mety ho tratra amin'ny overfitting rehefa mifanaraka tsara amin'ny toe-javatra teo aloha amin'ny tsena, tsy mahatratra ny varotra velona. Ny fah Inona ny overfitting? Ao amin'ny siansa momba ny angon-drakitra, ny overfitting dia mitranga mandritra ny dingana fanorenana modely. Ny modely izay sarotra loatra - toy ny iray amin'ny parameter maro na iray izay miezaka handrakotra ny fiovan'ny minitra tsirairay ao amin'ny fampiofanana - dia mifarana amin'ny fametrahana ny angon-drakitra fa tsy ny fampianarana ny famantarana fototra. Ao amin'ny varotra ara-bola, ny foto-kevitra dia mitovy. Ny mpivarotra matetika dia manara-maso ny sehatra mifanohitra amin'ny angon-drakitra teo aloha, ny fitsipika fanamafisana sy ny fametrahana fepetra mba hampihena ny vokatra avo lenta. Raha mandroso loatra ny sehatra ho an'ny idiosyncrasies amin'ny fiovan'ny vidin'ny lasa, dia mety tsy hifanaraka amin'ny fiovan'ny tsena amin'ny hoavy. Ny sehatra izay nanao tsara indrindra amin'ny angon-drakitra teo aloha dia mety ho diso rehefa misy fiovan'ny tsena kely aza. Nahoana ny fifanakalozan-kevitra amin'ny mpivarotra Ny fandehan-javatra dia tena sarotra amin'ny varotra satria ny tsena ara-bola dia mihomehy, tsy azo antoka ary misy fiantraikany amin'ny antony maromaro mihoatra noho ny fiantraikany amin'ny vidin'ny tantara. Tsy mitovy amin'ny toe-javatra voafehin'ny angon-drakitra izay mitoetra eo amin'ny fotoana, ny tsena dia miova ho valin'ny fiovana ara-toekarena, hetsi-politika ary fiovana eo amin'ny fitondran'ny mpivarotra. Ny rafitra varotra izay mifanaraka amin'ny angon-drakitra teo aloha dia mety hahalala ny fiovam-pifidianana toy ny famantarana manan-danja - mitarika fanapahan-kevitra diso. Ohatra, mieritreritra ny mpivarotra hanorina rafitra mifototra amin'ny izay toa mifandray amin'ny fiovan'ny vidiny nandritra ny vanim-potoana voafidy. Raha tsy misy fanamarinana tsara, dia mety ho diso ny fifanarahana amin'ny famantarana azo antoka. Ny olana mitovy dia mitranga amin'ny fitokisana amin'ny fampisehoana sarotra toy ny Na dia afaka manatsara ny rafitra ara-tsiansa aza ny fampitandremana avo lenta, ny fanamafisana ny fitsipika sy ny fe-potoana mba hifanaraka amin'ny fampisehoana teo aloha dia mampitombo ny loza amin'ny fanamafisana, izay mahatonga ny sehatra ho ratsy rehefa miova ny toe-javatra. Ny Pattern dia Xhmaster formula indicator Ny Pattern dia Xhmaster famantarana famantarana Ny fampianarana avy amin'ny Data Science Ny siansa momba ny angon-drakitra dia manolotra fomba mifehy ny overfitting, ary ireo fampianarana ireo dia mifehy tsara amin'ny varotra. 1. mizara ny tahirin-kevitrao Ao amin'ny fianarana milina, ny angon-drakitra matetika dia mizara ho fampiofanana sy fanandramana subset. Ny modely dia nianatra eo amin'ny voalohany sy ny fanombanana eo amin'ny farany mba handrefesana ny generalization. Ny mpivarotra dia afaka mandray fomba fisainana mitovy amin'ny fametrahana ny angon-drakitra ao amin'ny in-sampling sy ny out-of-sampling vanim-potoana. Ny stratejika dia mety ho novolavolaina amin'ny fampiasana ny angon-drakitra avy amin'ny fotoana iray, ary avy eo dia manandrana mafy amin'ny iray hafa, mba hahazoana antoka fa tsy voafetra fotsiny amin'ny vanim-potoana manokana. Ny fitsipika Ao amin'ny siansa momba ny angon-drakitra, ny teknika fanamarinana dia manome sazy ho an'ny modely sarotra loatra mba hisorohana azy ireo tsy ho mifanaraka mafy loatra amin'ny feo. Ny mpivarotra dia afaka mampihatra fitsipika mitovy amin'izany amin'ny alàlan'ny hankafy fitsipika tsotra kokoa noho ny fifandraisana sarotra loatra. Mety mihoatra noho ny iray be dia be amin'ny fitsipika fidirana sy fidirana izay niasa tamin'ny toe-javatra teo aloha ihany. Ny endriky ny candlestick Ny endriky ny candlestick Ny fifanarahana amin'ny fifanarahana Cross-validation dia fomba iray izay mampiasa fampiofanana maro sy ny fanandramana fizarana mba handrefesana ny modely fahombiazan'ny tsara kokoa. Ny mpivarotra dia afaka mamolavola izany amin'ny alalan'ny fanandramana ny sehatra eo amin'ny tsena samihafa, fitaovana, na ny fotoana. Raha miasa mafy ny sehatra eo amin'ny toe-javatra samihafa, dia tsy mety ho overfit. 4 - Miala amin'ny fihenan-tsakafo Ny fitondran-tenan'ny curve dia mifandray amin'ny fanitsiana ny modely mba hifanaraka akaiky amin'ny angon-drakitra teo aloha. Ny mpivarotra matetika dia tsy ampoizina rehefa manova ny fametrahana ny fitsipika mba hahatratrarana vokatra tsara kokoa amin'ny backtest. Izany dia mety hamorona fahatsapana tsy marina momba ny fitokisana. Ankoatra ny fanitsiana tsy tapaka amin'ny parameters mandra-pahatongan'ny backtest, ny mpivarotra dia tokony hanolotra fitsipika ara-potoana, ara-potoana ara-potoana, na dia miteraka vokatra tsy tapaka fa azo antoka. Ny asany amin'ny feo ao amin'ny tahirin-kevitra ara-bola Ny angon-drakitra momba ny varotra dia mahatsiravina amin'ny ankapobeny. Ny fiovaovan'ny vidin'ny vahana dia matetika manitsakitsaka ny famantarana tena izy. Ao amin'ny siansa momba ny angon-drakitra, ny feo dia mety hitarika modely ho diso raha tsy voasoratra na voasoratra. Ny mpivarotra ihany koa dia tsy maintsy mahatsapa fa maro ireo endrika hita dia mety ho vokatra mahazatra. Ny fomba mahazatra dia mitaky ny fanazavana ny fahasamihafana eo amin'ny feo mahazatra sy ny fivoarana manan-danja. Ny iray amin'ireo ohatra mahomby dia ny fampiasana endrika sary. Ny endrika toy ny lohan'ny loha sy ny ombivavy, ny fahatelo, na ny firenen-kazo dia mety ho hita mahatalanjona amin'ny fomba fijery, saingy tsy izy rehetra no mitondra hery famantarana. Tsy misy fanamarinana ara-drariny, ny miankina amin'izy ireo dia mety ho mitovy amin'ny famakiana taratasy - mahaliana amin'ny fomba fijery fa tsy azo ampiharina foana. Ny fomba fisainana azo antoka Ny mpivarotra dia mila mandray ny fikarohana ara-potoana. Toy ny mpahay siansa momba ny angon-drakitra dia manaiky fa tsy azo antoka amin'ny ankapobeny, ny mpivarotra dia tsy maintsy mampiasa ny famantarana tsirairay ho toy ny probabilistic fa tsy deterministika. Ny fifanakalozana dia mety mampiseho ny mety ho tsara kokoa ny tombony, fa tsy azo antoka ny fahombiazana. Ity fomba fisainana ity dia mampihena ny fandaniana ara-pitsaboana amin'ny famerenana ary manatsara ny fitantanana ny loza. Ny famaranana Ny vidin'ny overfitting amin'ny varotra dia mety ho ratsy, mitarika amin'ny sehatra izay mijery mahatalanjona amin'ny farany fa miasa ratsy amin'ny tsena velona. Amin'ny alalan'ny fampianarana avy amin'ny siansa momba ny angon-drakitra - toy ny fametrahana angon-drakitra fanamafisana, ny fanamafisana ny famolavolana, ny tsy fanamafisana ny fitsipika, ary ny fisafidianana ny fikarohana mety - ny mpivarotra dia afaka mamorona rafitra mahery foana. Ny fahatakarana fa ny tsena ara-bola dia sarotra, mahery ary mandroso dia dingana voalohany amin'ny fialan-tsasatra ny overfitting. Amin'ny famolavolana tsara sy ny fanamafisana ara- 
 
 Ity tantara ity dia navoakan'i Jon Stojan ao anatin'ny HackerNoon's Business Blogging Program. Ity tantara ity dia navoakan'i Jon Stojan ao anatin'ny HackerNoon's Business Blogging Program.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Ity horonam-peo ity dia novokarina tamin'ny fiteny niandohan'ny tantara!

Ny vidin'ny overfitting: fampianarana izay azonao ianarana avy amin'ny siansa momba ny angon-drakitra

About Author

COMMENTS

HANG TAGS

ITY ARTICLE ITY NO NARESAKA TAMIN'NY

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps