Overfitting
Overfitting
Considerare le due linee di regressione sottostanti. Quale delle due è migliore?
Le metriche suggeriscono che il secondo modello sia migliore, quindi lo utilizziamo per prevedere X_new = [0.2, 0.5, 2.7]. Tuttavia, dopo aver confrontato le previsioni con i valori reali, il primo modello ottiene risultati migliori.
Questo accade perché il secondo modello overfitta — è troppo complesso e si adatta eccessivamente ai dati di addestramento, non riuscendo a generalizzare su nuovi casi.
Underfitting
Underfitting si verifica quando un modello è troppo semplice per adattarsi anche ai dati di addestramento, il che porta anche a previsioni scadenti su dati non visti.
Possiamo quindi cercare di determinare visivamente se il modello è soggetto a underfitting o overfitting.
Poiché non possiamo visualizzare modelli ad alta dimensionalità, è necessario un altro metodo per rilevare overfitting o underfitting.
Suddivisione Train-Test
Per stimare le prestazioni su dati non visti, il dataset viene suddiviso in un set di addestramento e un set di test con target noti.
L'addestramento viene effettuato sul set di addestramento e le metriche vengono calcolate sia sul set di addestramento che su quello di test per confrontare le prestazioni.
La suddivisione deve essere casuale. Tipicamente, il 20–30% viene assegnato al set di test e il 70–80% viene utilizzato per l'addestramento. Scikit-learn offre un modo semplice per eseguire questa operazione.
Ad esempio, per suddividere il set di addestramento in 70% addestramento/30% test, è possibile utilizzare il seguente codice:
from sklearn.model_selection import train_test_split # import the function
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
Grazie per i tuoi commenti!
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Can you explain more about how overfitting and underfitting affect model performance?
What are some ways to prevent overfitting in machine learning models?
How do I choose the right train-test split ratio for my dataset?
Awesome!
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Overfitting
Considerare le due linee di regressione sottostanti. Quale delle due è migliore?
Le metriche suggeriscono che il secondo modello sia migliore, quindi lo utilizziamo per prevedere X_new = [0.2, 0.5, 2.7]. Tuttavia, dopo aver confrontato le previsioni con i valori reali, il primo modello ottiene risultati migliori.
Questo accade perché il secondo modello overfitta — è troppo complesso e si adatta eccessivamente ai dati di addestramento, non riuscendo a generalizzare su nuovi casi.
Underfitting
Underfitting si verifica quando un modello è troppo semplice per adattarsi anche ai dati di addestramento, il che porta anche a previsioni scadenti su dati non visti.
Possiamo quindi cercare di determinare visivamente se il modello è soggetto a underfitting o overfitting.
Poiché non possiamo visualizzare modelli ad alta dimensionalità, è necessario un altro metodo per rilevare overfitting o underfitting.
Suddivisione Train-Test
Per stimare le prestazioni su dati non visti, il dataset viene suddiviso in un set di addestramento e un set di test con target noti.
L'addestramento viene effettuato sul set di addestramento e le metriche vengono calcolate sia sul set di addestramento che su quello di test per confrontare le prestazioni.
La suddivisione deve essere casuale. Tipicamente, il 20–30% viene assegnato al set di test e il 70–80% viene utilizzato per l'addestramento. Scikit-learn offre un modo semplice per eseguire questa operazione.
Ad esempio, per suddividere il set di addestramento in 70% addestramento/30% test, è possibile utilizzare il seguente codice:
from sklearn.model_selection import train_test_split # import the function
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
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