אנחנו עובדים על שחזור אפליקציית Unionpedia ב-Google Play Store
🌟פישטנו את העיצוב שלנו לניווט טוב יותר!
Instagram Facebook X LinkedIn

התאמת יתר וכלל אצבע

קיצורי דרך ל: הבדלים, דמיון, Jaccard דמיון מקדם, אזכור.

הבדל בין התאמת יתר וכלל אצבע

התאמת יתר vs. כלל אצבע

הקו הירוק מייצג מודל עם התאמת יתר, הקו השחור מייצג מודל מוסדר (regularized - מודל שפשטותו מאולצת במפורש). הקו הירוק מתאים יותר לנתוני האימון, אך הוא תלוי בהם יותר מדי ולכן הוא צפוי להיות בעל שגיאה גדולה יותר בסווג נתונים חדשים מאשר המודל השחור. נתונים ליניארים עם רעש (נקודות) ממודלים על ידי ישר (שחור) ועל ידי פולינום (כחול). אף על פי שהפולינום מותאם לנתונים במידה מושלמת, המודל הליניארי צפוי להצליח יותר באקסטרפולציה מעבר לאזור הנתונים הקיימים. התאמת יתר (Overfitting) היא בעיה יסודית בסטטיסטיקה ובלמידת מכונה שבה המודל מותאם יתר על המידה לאוסף מסוים של נתונים (למשל האוסף שהיה זמין לשם אימונו) ועל כן מצליח פחות בביצוע תחזיות. כלל אצבע הוא כלל שאינו מתיימר להיות מדויק לחלוטין או מהימן בכל מקרה.

דמיון בין התאמת יתר וכלל אצבע

התאמת יתר וכלל אצבע יש להם 0 דברים במשותף (ביוניונפדיה).

הרשימה לעיל עונה על השאלות הבאות

השוואה בין התאמת יתר וכלל אצבע

יש התאמת יתר 12 יחסים. יש התאמת יתר 13. כפי שיש להם במשותף 0, מדד הדמיון הוא = 0 / (12 + 13).

אזכור

מאמר זה מציג את מערכת היחסים בין התאמת יתר וכלל אצבע. כדי לגשת לכל מאמר שממנו הופק המידע, בקר בכתובת: