Geçiş mi?

Videoyu izlemeden veya dokümanları okumadan önce lütfen bu alıştırmada özellik çaprazlarının aşırı kullanımını ele alacağız.

1. Görev: Modeli, belirtilen tüm çapraz ürünlerle olduğu gibi çalıştırın. özellikleri. Modelin verilere uygunluğu konusunda sürprizler var mı? Sorun nedir?

2. görev: İyileştirmek için çeşitli çapraz ürün özelliklerini kaldırmayı deneyin (ancak çok az da olsa). Özellikleri kaldırmak neden performansı nasıl artırırsınız?

(Yanıtlar alıştırmanın hemen altında görünür.)

---

---

1. Görev'in yanıtı için artı simgesini tıklayın.

Şaşırtıcı bir şekilde, modelin karar sınırı biraz tuhaf görünüyor. Özellikle, sol üstte maviye doğru işaret eden bir bölge var. verilerde bunun için gözle görülür bir destek yok.

INPUT ile OUTPUT arasındaki beş satırın göreceli kalınlığına dikkat edin. Bu çizgiler, beş özelliğin göreceli ağırlıklarını gösterir. X₁ ve X₂ katmanlarının oluşturduğu çizgiler diğerlerine göre çok daha kalındır artışları da sağlayabilir. Bu yüzden özellik kesişimleri modele normal (çapraz olmayan) özelliklere göre çok daha az katkıda bulunur.

2. Görev'in yanıtı için artı simgesini tıklayın.

Tüm özellik çakışmalarını kaldırmak, daha makul bir model sağlar ( artık fazla uydurmayı işaret eden eğimli bir sınır değildir) ve test kaybının yakınlaşmasını sağlar.

1.000 yinelemeden sonra test kaybı değeri biraz daha düşük olur. elde ettiğiniz sonuçlardan farklı bir veri elde edebilirsiniz (ancak yine de (veri kümesine bağlı olarak) biraz farklılık gösterebilir).

Bu alıştırmadaki veriler temel olarak doğrusal veriler + gürültüden oluşur. Çok karmaşık bir model (örneğin, çok fazla eğitim verilerindeki gürültüye uyum sağlamasına fırsat tanırız. modelin test verileri üzerinde kötü performans göstermesini sağlamak pahasına.