Какие методы могут помочь снизить риск переобучения модели?
🧠 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:
- Увеличение сложности модели.
- Увеличение объема тренировочных данных.
- Применение регуляризации.
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Какой метод используется для импорта модели линейной регрессии из scikit-learn?
- Как можно разделить данные на обучающий и тестовый наборы с использованием scikit-learn?
- Что такое линейная регрессия?
- Как получить коэффициенты наклона и пересечения после обучения линейной регрессии в scikit-learn?
- Как оценить производительность модели линейной регрессии с использованием среднеквадратичной ошибки (MSE) в scikit-learn?