Навчальний, валідаційний та тестовий набори

Висновок, оцінка та прийняття рішень на основі даних

Модель може показувати майже ідеальну точність на рядках, на яких тренувалася, і все ще бути марною на наступній партії реальних даних. Висока точність на навчанні лише доводить, що модель може підганяти приклади, які вже бачила; вона нічого не каже про те, чи вивчила вона патерн, що переноситься на нові випадки. Щоб дізнатися, розбиваєш доступні дані на частини, кожна з яких виконує іншу роботу.

🔒 This is a Pro lesson — the interactive figure, worked examples, quiz and practice open with Pro access.

▶ Навчальний, валідаційний та тестовий набори
← Регуляризована регресіяМасштабування та стандартизація ознак →