मशीन लर्निंग में ओवरकंट्रोल को समझना
ओवरकंट्रोल्ड उस स्थिति को संदर्भित करता है जहां मॉडल बहुत सटीक है और डेटा में शोर को पकड़ लेता है, जिसके परिणामस्वरूप सामान्यीकरण प्रदर्शन खराब होता है। दूसरे शब्दों में, मॉडल प्रशिक्षण डेटा के लिए ओवरफिटिंग है, और यह नए, अनदेखे डेटा के लिए अच्छी तरह से सामान्यीकरण नहीं करता है। एक ओवरकंट्रोल्ड मॉडल में, सुविधाओं के गुणांक बहुत बड़े हैं, और मॉडल शोर को फिट करने में सक्षम है डेटा बिल्कुल सटीक है, लेकिन यह परिशुद्धता खराब सामान्यीकरण प्रदर्शन की कीमत पर आती है। मॉडल प्रशिक्षण डेटा के लिए बहुत विशिष्ट हो जाता है और डेटा में अंतर्निहित पैटर्न को पकड़ने में विफल रहता है। अत्यधिक नियंत्रण से बचने के लिए, बड़े गुणांकों को दंडित करने और ओवरफिटिंग को रोकने के लिए उचित नियमितीकरण तकनीकों, जैसे एल 1 या एल 2 नियमितीकरण का उपयोग करना महत्वपूर्ण है। इसके अतिरिक्त, क्रॉस-वैलिडेशन जैसी तकनीकों का उपयोग नए डेटा पर मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने और ओवरफिटिंग को रोकने के लिए किया जा सकता है।
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