
Вопрос задан 09.01.2020 в 09:51.
Предмет Информатика.
Спрашивает Тамайчук Настя.
Перефразируйте:2. Уменьшается склонность к переобучению. Сама идея композиции алгоритмов и бустинга
априори направлена на уменьшение вероятности переобучения сети, но увеличение способности сети к обобщению. Поэтому увеличение количества деревьев не должно негативно повлиять на обучение сети.

Ответы на вопрос

Отвечает Беркут Иван.
Арансбв влаткльс вларкгсла ванчлылв



Отвечает нейросеть ChatGpt. Будьте внимательны, ответы нейросети могут содержать ошибочные или выдуманные данные.
Увеличение количества деревьев в композиции алгоритмов и применение бустинга имеют целью уменьшить склонность к переобучению модели, то есть улучшить ее способность к обобщению и предсказанию на новых данных. В то же время, увеличение количества деревьев не должно негативно сказываться на процессе обучения модели.


Топ вопросов за вчера в категории Информатика
Последние заданные вопросы в категории Информатика
Предметы
-
Математика
-
Литература
-
Алгебра
-
Русский язык
-
Геометрия
-
Английский язык
-
Химия
-
Физика
-
Биология
-
Другие предметы
-
История
-
Обществознание
-
Окружающий мир
-
География
-
Українська мова
-
Информатика
-
Українська література
-
Қазақ тiлi
-
Экономика
-
Музыка
-
Право
-
Беларуская мова
-
Французский язык
-
Немецкий язык
-
МХК
-
ОБЖ
-
Психология
-
Физкультура и спорт
-
Астрономия
-
Кыргыз тили
-
Оʻzbek tili