Como evitar underfitting?
Estratégias para evitar o underfitting no aprendizado de máquina
- Aumentar a complexidade do modelo.
- Utilizar técnicas de regularização.
- Aumentar o tamanho do conjunto de dados de treinamento.
- Realizar pré-processamento adequado dos dados.
O que é subajuste?
O subajuste é um cenário em ciência de dados no qual um modelo de dados é incapaz de capturar o relacionamento entre as variáveis de entrada e saída com precisão, gerando uma alta taxa de erro tanto no conjunto de treinamento quanto nos dados não exibidos.O que significa overfitting?
No campo do aprendizado de máquina, o overfitting se manifesta quando um algoritmo se adapta excessivamente ou até mesmo de forma precisa aos dados de treinamento, levando a um modelo que não consegue fazer previsões ou conclusões precisas com outros dados que não sejam os de treinamento.Como identificar overfitting?
Overfitting pode ser identificado quando o modelo apresenta uma alta precisão nos dados de treinamento, mas um desempenho significativamente inferior nos dados de validação ou teste. Técnicas como curvas de aprendizado e validação cruzada podem ajudar na detecção.O que é Overfitting e Underfitting? (Introdução a Machine Learning - Aula 4)
O que é underfitting em aprendizado de máquina?
O underfitting, ou subajuste, acontece quando o modelo de machine learning não consegue capturar adequadamente os padrões nos dados de treinamento. Isso ocorre, por exemplo, quando o modelo é muito simples para o problema que está tentando resolver.O que causa o overfitting?
O sobreajuste ocorre quando o modelo não pode generalizar e, em vez disso, se adéqua muito estritamente ao conjunto de dados de treinamento.Como resolver o overfitting?
Em geral, uma das melhores maneiras de reduzir o overfitting é aumentar o volume (tamanho) dos dados de treinamento (fica claro agora porque Big Data está revolucionando a Ciência de Dados?). Com dados de treinamento suficientes, é difícil até mesmo uma rede muito grande sofrer de overfitting.O que significa oversampling?
A sobre-amostragem (oversampling), aumento artificial da taxa de amostragem (upsampling) seguida de uma filtragem de reconstrução, ou interpolação, e a decimação (downsampling), que é a redução artificial da taxa de amostragem. São técnicas de processamento digital de sinais simples, porém muito poderosas.Para que serve a validação cruzada?
A validação cruzada é uma técnica de avaliação de modelo e treinamento que divide os dados em várias partições e treina vários algoritmos nessas partições. Essa técnica melhora a robustez do modelo mantendo os dados do processo de treinamento.Como posso evitar o overfitting?
Simplificar o modeloÉ por isso que simplificar o modelo é uma das maneiras mais diretas de evitar o Overfitting. Pode ser interessante escolher um modelo com menos parâmetros ou reduzir a complexidade do modelo atual pode ajudar. Por exemplo, usar uma regressão linear em vez de uma rede neural profunda.
Como funciona a matriz de confusão?
Uma matriz de confusão (ou matriz de erro) é um método de visualização para resultados de algoritmo classificador. Mais especificamente, é uma tabela que decompõe o número de instâncias da verdade fundamental de uma classe específica em relação ao número de instâncias de classes previstas.Qual é a finalidade da curva ROC em árvores de decisão?
A área sob a curva ROC (AUC) representa a probabilidade de que o modelo, se receber um exemplo positivo e negativo aleatoriamente, classificará positivo maior que negativo.Como funciona o aprendizado por reforço?
O aprendizado por reforço é baseado no processo de decisão de Markov, uma modelagem matemática da tomada de decisão que usa etapas de tempo discretas. Em cada etapa, o agente realiza uma nova ação que resulta em um novo estado do ambiente. Da mesma forma, o estado atual é atribuído à sequência de ações anteriores.O que é a técnica SMOTE?
A SMOTE (técnica de sobreamostragem minoritária sintética) é uma técnica estatística para aumentar o número de casos em seu conjunto de um modo equilibrado.O que significa upsampling de alta qualidade?
O upsampling, também conhecido como oversampling, é uma técnica de processamento e otimização de dados que aborda o desequilíbrio de classes em um conjunto de dados adicionando dados. O upsampling adiciona dados utilizando amostras originais de classes minoritárias até que todas as classes sejam iguais em tamanho.Quais são as técnicas de oversampling?
Oversampling. É uma técnica que consiste em aumentar a quantidade de registros da classe com menor frequência até que a base de dados possua uma quantidade equilibrada entre as classes da variável alvo. Para aumentar a quantidade de registros, podemos duplicar aleatoriamente os registros da classe com menor frequência.Como resolver um problema de algoritmo?
Quais são as coisas mais importantes a ter em mente ao resolver problemas de algoritmo?
- Entenda o problema.
- Escolha a estrutura de dados certa.
- Use um método sistemático. ...
- Testar e depurar seu código. ...
- Otimize sua solução. ...
- Explique sua solução. ...
- Veja o que mais considerar.
Qual a diferença principal entre uma rede neural artificial convencional e uma deep learning?
Em uma rede neural simples, cada nó em uma camada está conectado a cada nó na próxima camada. Há apenas uma camada oculta. Em contraste, os sistemas de aprendizado profundo têm várias camadas ocultas que os tornam profundos.Como tratar overfitting?
Para tratar esse modelo, é recomendável reduzir o número de features e a complexidade do modelo, além de utilizar técnicas de regularização. A principal característica de modelos com overfitting é possuírem baixo viés (bias) e alta variância em seus resultados.O que é risco de overfitting?
O overfitting ocorre quando o modelo é muito parecido com os dados de treinamento, fazendo com que ele tenha um desempenho ruim em novos dados.Quais são os 3 tipos de aprendizado de máquina?
Tipos de machine learning
- Aprendizado supervisionado. No aprendizado de máquina supervisionado, os algoritmos são treinados a partir de exemplos rotulados. ...
- Aprendizado não-supervisionado. Já no aprendizado não supervisionado, o sistema age totalmente por si só. ...
- Aprendizado semi-supervisionado. ...
- Aprendizado por reforço.