-
Английский
-
Русский
-
Английский
-
Русский
Overfit
UK
/ˌəʊvəˈfɪt/
US
/ˌoʊvərˈfɪt/
Перевод overfit на русский язык
overfit
Существительное
UK
/ˌəʊvəˈfɪt/
US
/ˌoʊvərˈfɪt/
The model suffered from overfit due to the complexity of the data.
Модель страдала от переобучения из-за сложности данных.
overfit
Глагол
UK
/ˌəʊvəˈfɪt/
US
/ˌoʊvərˈfɪt/
If you overfit the model, it will perform poorly on new data.
Если вы переобучите модель, она будет плохо работать с новыми данными.
Дополнительные переводы
Опеределения
overfit
Существительное
UK
/ˌəʊvəˈfɪt/
US
/ˌoʊvərˈfɪt/
A statistical model that has been trained to fit the noise in the training data rather than the actual underlying pattern, resulting in poor predictive performance on new data.
The model's overfit was evident when it performed well on the training set but poorly on the test set.
overfit
Глагол
UK
/ˌəʊvəˈfɪt/
US
/ˌoʊvərˈfɪt/
To create a statistical model that corresponds too closely or exactly to a particular set of data, and may therefore fail to fit additional data or predict future observations reliably.
The machine learning model was overfit to the training data, resulting in poor performance on new data.
Идиомы и фразы
models overfit
Sometimes models overfit on the training data.
модели переобучаются
Иногда модели переобучаются на обучающем наборе данных.
overfit data
It is important not to overfit data during training.
переобучать данные
Важно не переобучать данные во время тренировки.
avoid overfit
Regularization techniques help to avoid overfit.
избегать переобучения
Техники регуляризации помогают избегать переобучения.
overfit model
An overfit model may perform poorly on new data.
переобученная модель
Переобученная модель может плохо работать с новыми данными.
tend to overfit
Complex algorithms often tend to overfit.
имеет тенденцию к переобучению
Сложные алгоритмы часто имеют тенденцию к переобучению.
Примеры
Sometimes you have a wide range of features, probably highly correlated between each other, and models can easily overfit on a huge amount of data.
Иногда у вас есть широкий спектр функций, которые, вероятно, сильно коррелированы между собой, а модели могут легко перегружать огромные объемы данных.
These test results are guaranteed proof that we have overfit our model.
Такие результаты являются гарантированным доказательством того, что мы переобучили нашу модель.
It’s likely that good results on one time series are going to produce good results on another even though the algorithm is overfit.
Скорее всего, хорошие результаты на одном временном периоде дадут хорошие результаты и на другом, даже если алгоритм сильно подогнан под историю.
Richards suggests that the brain’s ability to forget might prevent an effect known as overfit: in the field of artificial intelligence, this is defined as when a mathematical model is so good at matching the data it has been programmed with that it is unable to predict which data might come next.
Ричардс полагает, что способность мозга забывать может предотвратить эффект, известный как переоснащение: в области искусственного интеллекта это происходит, когда математическая модель настолько хорошо сопоставляет данные, с которыми она была запрограммирована, что не может предсказать, какие данные должны появиться дальше.
This results in an "overcomplex" model or model overfit, which means the model does not generalize well because it pays too much attention to noise in the training data.
переусложненная или "переученная" модель, что означает, что модель плохо обобщает, так как обращает слишком много внимания на шум в тренировочных данных.