Straipsniai su žyma "overfitting"

2025 m. lapkričio 19 d.

Hiperparametrų Optimizavimas: Pagrindinis Raktas į Modelio Tikslumą ir Efektyvumą

Išsamus vadovas apie hiperparametrų optimizavimą mašininio mokymosi modeliuose: kas tai yra, kodėl svarbu ir kaip naudoti Grid Search, Random Search bei Bajeso optimizavimo metodus modelio našumui maksimaliai padidinti.

2025 m. lapkričio 20 d.

L1 ir L2 Reguliarizacija: Esminiai Skirtumai ir Kodėl Jie Svarbūs Mašininiame Mokyme

Išsamus L1 (Lasso) ir L2 (Ridge) reguliarizacijos skirtumų paaiškinimas mašininiame mokyme. Sužinokite, kaip kiekviena technika kovoja su perpratimu (overfitting) ir kokiais atvejais L1 atlieka požymių atranką, o L2 tik mažina koeficientus. Esminiai skirtumai ir pasirinkimo gairės.

2025 m. lapkričio 22 d.

Perteklinio Pritaikymo (Overfitting) Prevencija: Esminės Strategijos ir Metodai

Išmokite esmines Overfitting (perteklinio pritaikymo) prevencijos strategijas mašininio mokymosi modeliuose: nuo duomenų didinimo ir kryžminio patvirtinimo iki L1/L2 reguliarizacijos ir Dropout technikos. Optimizuokite savo modelio apibendrinimo gebą.

2025 m. lapkričio 22 d.

K-Fold Kryžminio Patvirtinimo (Cross-Validation) Pranašumai: Kodėl Tai Svarbu Jūsų Mašininio Mokymosi Modeliams?

Išsamiai apie K-fold kryžminį patvirtinimą (K-fold Cross-Validation): privalumai, esmė ir kodėl tai yra patikimiausias būdas įvertinti jūsų mašininio mokymosi modelio našumą, išvengiant perkrovimo ir šališkumo.

2025 m. lapkričio 24 d.

Regularizacija ir overfitting: praktinės technikos geresnei modelių generalizacijai

Išsamus gidas apie reguliarizacijos technikas overfitting mažinimui: L1, L2, Elastic Net, dropout, early stopping ir duomenų augmentacija. Sužinokite, kaip pagerinti mašininio mokymosi modelių generalizaciją.