Какие проблемы могут возникнуть при обучении модели на тренировочных данных?
🧠 Тематика вопроса:
Курс направлен на изучение ключевых принципов и методов, необходимых для понимания и применения современных технологий в профессиональной деятельности. Рассматриваются основные концепции, инструменты и практики, позволяющие эффективно решать задачи в данной области. Особое внимание уделяется развитию аналитического мышления и навыков работы с информацией. Программа включает теоретические модули, практические задания и разбор реальных кейсов для закрепления знаний. Подходит для широкого круга слушателей, желающих углубить свои компетенции.
Варианты ответа:
- Переобучение (overfitting) и недообучение (underfitting).
- Только переобучение.
- Только недообучение.
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Какой эффект оказывает L1 регуляризация на коэффициенты модели в линейной регрессии?
- Что происходит, когда модель слишком хорошо подстраивается под тренировочные данные?
- Как можно охарактеризовать модель, которая недостаточно адаптировалась к тренировочным данным?
- Какие методы могут помочь снизить риск переобучения модели?
- Какой метод используется для импорта модели линейной регрессии из scikit-learn?