Überanpassungsfrage

Würden Sie diese Überanpassung in Betracht ziehen?

Nein, es ist kein Beispiel für Überanpassung! Es wäre überpassend, wenn der gültige Verlust zunehmen würde, während der Trainingsverlust abnehmen würde.

Bearbeiten: die Antwort auf die zweite Frage Es lohnt sich zu überlegen, wie auc berechnet wird. Wir haben die Wahrscheinlichkeiten jeder Instanz, zur positiven Klasse zu gehören. Dann sortieren wir diese Wahrscheinlichkeiten. Wenn alle positiven Instanzen im ersten Teil der sortierten Liste erscheinen und alle negativen im zweiten Teil, dann ist auc 1 (die "perfekte Leistung" gemäß auc Beobachtung).

$loss = -1/N * \sum{y_i * log(p(y_i)) + (1 - y_i)*log(1 - p(y_i))}$$y_i$$p(y_i)$$y_i$

Deshalb müssen wir wohl den Verlust bewerten.

Nein, das ist nicht überpassend.

Erstens ist die AUC zwischen Zug- und Validierungssätzen genau gleich. Die Verluste können eine Lücke aufweisen, aber da der Validierungsverlust immer noch sinkt (auch wenn er langsam ist), sind Sie in Ordnung.

Was ist mit diesem? In diesem Fall steigt der Validierungsverlust, aber die AUC folgt nicht dem gleichen Muster. Welches ist der Verlust oder die Leistung?