Александр Фоменко - Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации

Кроме того, у нейронных сетей есть тенденция к переобучению отношений между предикторами и целевой переменной из-за большого количества коэффициентов регрессии. Для преодоления этой проблемы предлагается несколько разных подходов.

Один из подходов к решению проблемы переобучения состоит в использовании сходимости весов. В этом случае прибавляется штраф за большие коэффициенты регрессии так, чтобы любое крупное значение имело значимое влияние на ошибки модели. Формально, произведенная оптимизация попыталась бы минимизировать альтернативную версию суммы квадратных ошибок.

Учитывая проблему оценки большого количества параметров, подогнанная модель находит оценки параметра, которые локально оптимальны; то есть, алгоритм сходится, но получающиеся оценки параметра вряд ли будут глобально оптимальными оценками. Очень часто различные локально оптимальные решения могут произвести модели, которые очень отличаются, но имеют почти эквивалентную результативность. Эта нестабильность модели может иногда ограничивать применение этой модели. Как альтернатива, создаются несколько моделей, используя различные начальные значения с последующим использованием средних результатов с целью получения более стабильного предсказания. Такая усредненная модель

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.