Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

This media is not supported in your browser

VIEW IN TELEGRAM

📊 Нужны ли дополнительные данные для модели

Если производительность модели почти не улучшается, несмотря на feature engineering и смену моделей, возможно, данных недостаточно.

Но сбор новых данных — это трудоёмко. Вот как проверить, помогут ли они:
1. Разделите обучающую выборку на k равных частей (7–12 обычно достаточно).
2. Поочерёдно обучайте модель: на 1 части, затем на 2, затем на 3, и так далее.
3. Оцените каждую модель на валидационной выборке.
4. Постройте график, который покажет зависимость производительности от объема данных.

📈 Линия растёт? Добавление данных улучшит модель.
📉 Линия стабильна? Собранные данные исчерпали потенциал.

Простой способ избежать лишней работы!

#данные #modeloptimization

🔥13👍6❤1

www.tgoop.com/dsproglib/5967

2.76K viewsedited  Jan 13 at 18:01

📊 Нужны ли дополнительные данные для модели

Если производительность модели почти не улучшается, несмотря на feature engineering и смену моделей, возможно, данных недостаточно.

Но сбор новых данных — это трудоёмко. Вот как проверить, помогут ли они:
1. Разделите обучающую выборку на k равных частей (7–12 обычно достаточно).
2. Поочерёдно обучайте модель: на 1 части, затем на 2, затем на 3, и так далее.
3. Оцените каждую модель на валидационной выборке.
4. Постройте график, который покажет зависимость производительности от объема данных.

📈 Линия растёт? Добавление данных улучшит модель.
📉 Линия стабильна? Собранные данные исчерпали потенциал.

Простой способ избежать лишней работы!

#данные #modeloptimization

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение