Inferență, estimare și luarea deciziilor pe baza datelor
Un model poate obține un scor aproape perfect pe rândurile pe care a fost antrenat și totuși să fie inutil pe următorul lot de date reale. O acuratețe mare de antrenare dovedește doar că modelul se poate potrivi exemplelor pe care le-a văzut deja; nu spune nimic despre dacă a învățat un șablon care se aplică la cazuri noi. Pentru a afla, împărțiți datele pe care le aveți în părți, fiecare având un rol diferit.
🔒 This is a Pro lesson — the interactive figure, worked examples, quiz and practice open with Pro access.
▶ Seturi de antrenare, validare și testare