Was bedeutet "Lernkurven"?
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Lernkurven sind Grafiken, die zeigen, wie gut ein Modell funktioniert, je mehr Daten oder Training es bekommt. Sie helfen uns zu sehen, ob ein Modell besser wird oder ob es feststeckt. Normalerweise, wenn man dem Modell mehr Beispiele gibt, wird seine Leistung besser.
Wie Funktionieren Sie?
Wenn du anfängst, ein Modell zu trainieren, versteht es die Aufgabe vielleicht noch nicht so gut. Aber je mehr Beispiele es lernt, desto besser wird es. Die Lernkurve geht normalerweise nach oben und zeigt, dass die Leistung im Laufe der Zeit besser wird.
Warum Sind Sie Wichtig?
Lernkurven helfen uns bei Entscheidungen. Wenn die Kurve flach ist, kann das bedeuten, dass das Modell nicht viel lernt, und wir eventuell etwas ändern müssen. Wenn die Kurve nach oben geht, zeigt sie, dass das Modell besser wird, und wir können weiter trainieren.
Arten von Lernkurven
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Trainingskurve: Die zeigt, wie gut das Modell mit den Trainingsdaten abschneidet. Wenn diese Kurve hoch ist, bedeutet das, dass das Modell gut von den gegebenen Beispielen lernt.
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Validierungskurve: Diese zeigt, wie gut das Modell mit neuen, ungesehenen Daten funktioniert. Ein gutes Modell wird beide Kurven nach oben zeigen, aber sie sollten nicht zu weit auseinanderliegen.
Was Können Sie Uns Sagen?
Lernkurven können uns mehrere Dinge sagen:
- Ob das Modell mehr Daten braucht.
- Ob es overfitted, was bedeutet, dass es gut mit Trainingsdaten funktioniert, aber schlecht mit neuen Daten.
- Ob das gewählte Modell das richtige für die Aufgabe ist.
Indem wir uns die Lernkurven anschauen, können wir die beste Methode finden, um unsere Modelle zu trainieren und ihre Leistung zu verbessern.