Содержание
2 отношения: Переобучение, Регрессионный анализ.
- Выбор модели
- Машинное обучение
Переобучение
Переобучение (переподгонка, пере- в значении «слишком», overfitting) в машинном обучении и статистике — явление, когда построенная модель хорошо объясняет примеры из обучающей выборки, но относительно плохо работает на примерах, не участвовавших в обучении (на примерах из тестовой выборки).
Посмотреть Перекрёстная проверка и Переобучение
Регрессионный анализ
Регрессио́нный анализ — статистический метод исследования влияния одной или нескольких независимых переменных X_1, X_2,..., X_p на зависимую переменную Y. Независимые переменные иначе называют регрессорами или предикторами, а зависимые переменные — критериальными.
Посмотреть Перекрёстная проверка и Регрессионный анализ
См. также
Выбор модели
- Байесовский информационный критерий
- Информационный критерий Акаике
- Критерий оптимальности
- Отбор признаков
- Перекрёстная проверка
Машинное обучение
- Journal of Machine Learning Research
- Анализ формальных понятий
- Временной ряд
- Квантовое машинное обучение
- Классификация документов
- Линейная сепарабельность
- Машинное обучение
- Обучение на примерах
- Обучение ранжированию
- Обучение с ошибками
- Перекрёстная проверка
- Переобучение
- Проклятие размерности
- Теория распознавания образов