התאמת יתר
Overfitting
התאמת יתר היא מצב שבו מודל מותאם יותר מדי לנתונים שעליהם אומן, ולכן מצליח פחות בתחזיות על נתונים חדשים.
עודכן ב־
איך זה קשור לאוטומציה?
מודל שמצליח מאוד על דוגמאות האימון עלול להיכשל ברגע שמגיעה פנייה בניסוח אחר. התאמת יתר היא המצב הזה: התאמה עודפת לנתוני האימון ופגיעה בתחזית על נתונים חדשים. במדריך המונח יושב ליד למידת מכונה וכיוונון עדין.
דוגמאות שימוש באוטומציה
הדוגמאות להמחשה. את החיבורים והכללים מתאימים למערכות ולתהליך של העסק.
מודל סיווג פניות מצליח כמעט תמיד על מאגר הניסוי. כשמגיעות פניות משבוע חדש הדיוק יורד. הצוות בודק אם המודל שינן ניסוחים ישנים במקום ללמוד את הקטגוריה.
באילו כלים זה רלוונטי?
- Replicate
- כשמריצים מודל מוכן, התאמת היתר כבר קרתה אצל מי שאימן אותו. בדקו על דוגמאות שלכם; אין כאן ציון איכות למודל מסוים.
מה חשוב לבדוק לפני שמיישמים?
- בחירת מודל רק לפי הציון על מאגר האימון מסתירה התאמת יתר.