Вопрос или проблема
Итак, я использовал Weka, чтобы определить точность моей тренировки и точность кросс-валидации. Она показала мне, что моя точность на тренировочных данных составляет 84.9167 %, а точность кросс-валидации — 83.9167 %.
Я также попытался использовать sklearn, чтобы определить свою точность на тренировке и точность кросс-валидации, и он дал мне следующие результаты: 83.5% на тренировке и 82.67% на кросс-валидации.
Достаточно ли различие между точностью тренировки и точностью кросс-валидации, чтобы считать, что моя модель переобучена?
Абсолютно нет. Различие между точностью тренировки и кросс-валидации ожидается в большинстве сценариев, так как для тренировки используется почти вся информация, а кросс-валидация пропускает некоторые образцы.
Переобучение происходит, когда разница между тренировочными и тестовыми данными слишком велика. В вашем случае ни разница не слишком велика, ни тестовые данные не использованы.
Ответ или решение
Оценка переобучения вашей модели: анализ точности
Когда мы говорим о различиях между точностью на обучающей выборке и точностью на валидационной выборке, важно учитывать конкретные значения и контекст. Рассмотрим подробнее вашу ситуацию.
Оценка точности
Вы указали на разницу в точности между моделью, оцененной с использованием Weka и sklearn. В первом случае, ваша точность на обучающей выборке составила 84.92%, в то время как точность на кросс-валидации — 83.92%. Во втором случае, вы получили 83.5% и 82.67% соответственно. Разница в точности между обучающей и валидационной выборками составляет около 1% и 0.83%, что является сравнительно небольшим значением.
Анализ разницы в точности
Согласно общепринятым рекомендациям в области машинного обучения, разница в точности между обучающей и валидационной выборками обычно сигнализирует о том, имеется ли риск переобучения (overfitting). Переобучение имеет место, когда модель показывает чрезмерно высокую точность на обучающих данных, но значительно хуже справляется с новыми, ранее невиданными данными (тестовыми данными).
Подходящие пороги
-
Небольшая Разница: В вашем случае, разница между точностями составляет около 1%. Это обычно считается минимальной разницей. В большинстве сценариев такая незначительная вариация указывает на хорошую обобщающую способность модели и отсутствие признаков переобучения.
-
Использование кросс-валидации: Кросс-валидация обеспечивает более надежную оценку модели, так как она включает в себя несколько разделов данных для обучения и тестирования. Это помогает уменьшить случайные колебания в оценке производительности.
-
Соблюдение общего правила: Если разница превышает 5-10%, это может быть сигналом о необходимости дальнейшего анализа и возможной доработки модели.
Заключение
На основе предоставленных вами данных и контекста можно с уверенностью сказать, что ваша модель не демонстрирует явных признаков переобучения. Небольшие различия между обучающей и кросс-валидационной точностью являются нормальным явлением и часто встречаются в практике машинного обучения. Поэтому дальнейшие шаги могут включать в себя оптимизацию других гиперпараметров модели или исследование дополнительных методов улучшения качества, а не борьбу с переобучением.
Рекомендации
-
Оптимизация модели: Попробуйте использовать различные алгоритмы и методы оптимизации гиперпараметров, такие как сеточный или случайный поиск.
-
Увеличение данных: Если возможно, увеличьте объем данных, чтобы улучшить способность модели обобщать.
-
Регуляризация: Используйте техники регуляризации, такие как L1 или L2, чтобы уменьшить сложность модели, если она становится слишком высокой.
В конечном итоге, оценка качества модели — это итеративный процесс. Продолжайте проверять и дорабатывать свою модель, основываясь на аналитических данных и результатах.