Als «overfitting» getaggte Fragen

Modellierungsfehler (insbesondere Stichprobenfehler) anstelle von replizierbaren und informativen Beziehungen zwischen Variablen verbessern die Modellanpassungsstatistik, verringern jedoch die Sparsamkeit und verschlechtern die erklärende und prädiktive Validität.

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Vergrößere die seaborn Heatmap

Ich erstelle einen corr()DF aus einem Original-DF. Die corr()df herauskommen 70 X 70 , und es ist unmöglich , die Heatmap sichtbar zu machen ... sns.heatmap(df). Wenn ich versuche, das anzuzeigen corr = df.corr(), passt die Tabelle nicht auf den Bildschirm und ich kann alle Zusammenhänge sehen. Ist...

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Woher wissen Sie, dass das Modell überpasst hat?

Ich hoffe, die folgenden Auszüge geben einen Einblick in meine Frage. Diese stammen von http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html Das Lernen verlangsamt sich dann allmählich. Schließlich hört die Klassifizierungsgenauigkeit gegen Epoche 280 so gut wie auf, sich zu verbessern. In späteren...

neural-network overfitting
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Generieren Sie Vorhersagen, die orthogonal (nicht korreliert) zu einer bestimmten Variablen sind

Ich habe eine XMatrix, eine yVariable und eine andere Variable ORTHO_VAR. Ich muss die yVariable vorhersagen , wobei Xdie Vorhersagen aus diesem Modell orthogonal sein müssen, ORTHO_VARwährend sie so korreliert ywie möglich sind. Ich würde es vorziehen, wenn die Vorhersagen mit einer nicht...

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