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装着不足とオーバーフィッティングの違いは何ですか
gpt
データサイエンスに言及していると仮定すると、過剰留置は、モデルが過剰訓練されたときに発生したり、複雑さが大きすぎたりしてテストデータに高い誤差率をもたらすときに、過剰装着の反対です。モデルの過剰留置は、モデルを装着していないモデルよりも一般的であり、通常、「早期停止」と呼ばれるプロセスを介して過剰適合を避けるために、装備が普通に発生します。
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モデルが過剰にぴったりであることをどのように知ることができますか？
gpt
モデルがトレーニングデータを「記憶」しているときに、モデルが時期にぴったりであることを知ることができます。オーバーフィットモデルの症状は、トレーニングデータで優れているが、これまで見たことのないデータでうまく機能できない場合です。