#overfitting #underfitting #rightfit
⁉️ Overfitting nima?
ML algoritmi training datasetda training qilinganda juda yaxshi natija ko’rsatadi ammo yangi test dataset bilan test qilinganda natija juda past chiqadi. Bunda overfiiting muammosi yuzaga keldi deb aytiladi.
⁉️ Underfitting nima?
ML algoritimi training datasetda ham test datasetda ham past natija ko’rsatganda underfitting muammosi yuzaga keldi deb aytiladi.
⁉️Rightfit nima?
ML algoritmi training datasetda ham test datatsetda ham deyarli bir xil yaxshi natijaga erishga Rightfit deb aytiladi.
Quyidagi rasmda bu terminlarni grafik ko’rinishda tasviri keltirilgan!
Tashrif buyuring 🔗 Telegram | Youtube
⁉️ Overfitting nima?
ML algoritmi training datasetda training qilinganda juda yaxshi natija ko’rsatadi ammo yangi test dataset bilan test qilinganda natija juda past chiqadi. Bunda overfiiting muammosi yuzaga keldi deb aytiladi.
⁉️ Underfitting nima?
ML algoritimi training datasetda ham test datasetda ham past natija ko’rsatganda underfitting muammosi yuzaga keldi deb aytiladi.
⁉️Rightfit nima?
ML algoritmi training datasetda ham test datatsetda ham deyarli bir xil yaxshi natijaga erishga Rightfit deb aytiladi.
Quyidagi rasmda bu terminlarni grafik ko’rinishda tasviri keltirilgan!
Tashrif buyuring 🔗 Telegram | Youtube
👍6
📊 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