Eine unserer wiederkehrenden ML-Pipelines wird in jüngster Zeit in der täglichen Ausbildung ständig überlagert. Das ML-Modell ist das Werbepersonalisierungsmodell für unsere E-Commerce-Website. Was könnte das Problem sein?
Es könnte mehrere Gründe geben, warum Ihr Modell überpasst. Einige mögliche Gründe sind: -Unzureichende und voreingenommene Daten: Die Trainingsdaten, die verwendet werden, um das Modell zu bauen, können nicht vielfältig genug sein, um die gesamte Bevölkerung darzustellen. Es könnte voreingenommen auf bestimmte demografische oder Regionen sein, was zu einer Überanpassung auf die verfügbaren Daten führt. -Datenleckage: Das Modell kann auf Funktionen, die nicht während der Produktion verfügbar sind, trainiert werden, was zu einer Überanpassung führt. Zum Beispiel, wenn Ihr Modell auf Funktionen wie Zeit und Datum trainiert wird, kann es auf diese Merkmale überpassen, anstatt die zugrunde liegenden Muster zu lernen. -Komplexe Modellarchitektur: Ihre Modellarchitektur kann zu komplex sein, mit zu vielen Parametern, was es anfällig für Überanpassung. Dies kann passieren, wenn das Modell versucht, die Trainingsdaten zu speichern, anstatt die zugrunde liegenden Muster zu lernen. -Ungeeignete Hyperparameter: Die Hyperparameter, die für die Ausbildung des Modells verwendet werden, können für die angegebenen Daten nicht geeignet sein, was zu einer Überanpassung führt. Zum Beispiel kann ein solches Modell dazu führen, dass das Modell zu konverbessern und zu übertrifft.