📊 Overfitting va Underfitting: Modelingizni qanday to‘g‘ri sozlash mumkin?
Machine Learning modelingiz juda yaxshi ishlayapti, lekin yangi ma’lumotlar bilan sinovdan o‘tkazganingizda natijalar yomonlashdimi? Bu overfitting yoki underfitting bo‘lishi mumkin.
🔍 Overfitting – Model trening ma’lumotlariga haddan tashqari moslashib, yangi ma’lumotlar bilan ishlaganda noto‘g‘ri natija beradi.
✅ Yechimlar:
Regulyarizatsiya (L1/L2) texnikalarini qo‘llash.
Trening ma’lumotlarini kengaytirish (Data Augmentation).
Modelning murakkabligini kamaytirish (katta model ≠ yaxshi model).
🔍 Underfitting – Model hatto trening ma’lumotlari bilan ham yaxshi natijalar bermaydi.
✅ Yechimlar:
Murakkabroq model tanlash (ko‘proq qatlam, kattaroq tarmoq).
Ko‘proq ma’lumot yig‘ish yoki tozalash.
Modelni uzoqroq trening qilish (Early Stopping’ni to‘g‘ri sozlash).
🧠 Modelingizni yaxshi sozlash uchun Bias-Variance tradeoff ni tushunish juda muhim!
📌 Siz ML modellarni qanday tahlil qilasiz? Izohlarda fikr almashamiz!
#Overfitting #MLTips
👉@machine_learning_lab👈
Machine Learning modelingiz juda yaxshi ishlayapti, lekin yangi ma’lumotlar bilan sinovdan o‘tkazganingizda natijalar yomonlashdimi? Bu overfitting yoki underfitting bo‘lishi mumkin.
🔍 Overfitting – Model trening ma’lumotlariga haddan tashqari moslashib, yangi ma’lumotlar bilan ishlaganda noto‘g‘ri natija beradi.
✅ Yechimlar:
Regulyarizatsiya (L1/L2) texnikalarini qo‘llash.
Trening ma’lumotlarini kengaytirish (Data Augmentation).
Modelning murakkabligini kamaytirish (katta model ≠ yaxshi model).
🔍 Underfitting – Model hatto trening ma’lumotlari bilan ham yaxshi natijalar bermaydi.
✅ Yechimlar:
Murakkabroq model tanlash (ko‘proq qatlam, kattaroq tarmoq).
Ko‘proq ma’lumot yig‘ish yoki tozalash.
Modelni uzoqroq trening qilish (Early Stopping’ni to‘g‘ri sozlash).
🧠 Modelingizni yaxshi sozlash uchun Bias-Variance tradeoff ni tushunish juda muhim!
📌 Siz ML modellarni qanday tahlil qilasiz? Izohlarda fikr almashamiz!
#Overfitting #MLTips
👉@machine_learning_lab👈
👍8