Витягніть різні способи вирішення проблем, згадані в тексті
Вирішення недоліків
Існує кілька способів боротьби з недоїданням:

1) Збільшення складності моделі: Якщо модель занадто проста, може знадобитися збільшити її складність, додавши більше функцій, збільшивши кількість параметрів або використовуючи більш гнучку модель. Однак це потрібно робити обережно, щоб уникнути перевантаження.
2) Використовуйте інший алгоритм: Якщо поточний алгоритм не може захопити закономірності в даних, може знадобитися спробувати інший. Наприклад, нейронна мережа може бути більш ефективною, ніж модель лінійної регресії для деяких типів даних.
3) Збільшення кількості даних тренінгу: Якщо модель недоремонтована через відсутність даних, збільшення кількості даних тренінгу може допомогти. Це дозволить моделі краще захопити основні закономірності в даних.
4) Регуляризація: Регуляризація - це техніка, яка використовується для запобігання перевантаження, додаючи штрафний термін до функції втрат, яка стримує великі значення параметрів. Він також може бути використаний для запобігання недобору, контролюючи складність моделі.
5) Методи ансамблю: методи ансамблю об'єднують кілька моделей для створення більш точного прогнозу. Це може допомогти зменшити недолік, дозволяючи декільком моделям працювати разом, щоб захопити основні закономірності в даних.
Функціональна інженерія: функціональна інженерія передбачає створення нових функцій моделі з існуючих, які можуть бути більш актуальними для проблеми. Це може допомогти поліпшити точність моделі і запобігти недоладу.
Різні способи боротьби з недоліками, згадані в тексті, це:
Збільшення складності моделі
Використовуйте інший алгоритм
Збільшити кількість даних
- регулювання
Взаємодія методів
Особливості інженерії