overfit model
Перевищення навчання
avoid overfitting
Уникнення перевищення навчання
overfitting data
Дані з перевищенням навчання
overfitted features
Перевищені ознаки
prevent overfitting
Запобігання перевищенню навчання
checking for overfitting
Перевірка на перевищення навчання
easily overfit
Легко перевищувати навчання
overfitting risk
Ризик перевищення навчання
model overfits
Модель перевищує навчання
overfit prevention
Запобігання перевищенню навчання
the model started to overfit the training data, losing its ability to generalize.
Модель почала переобучатися на навчальних даних, втрачаючи здатність загальнювати.
we need to prevent the neural network from overfitting by using regularization techniques.
Ми повинні запобігти нейронній мережі переобученню, використовуючи методи регуляризації.
overfitting is a common problem when training complex machine learning models.
Переобучення — це поширена проблема при навчанні складних моделей машинного навчання.
to avoid overfitting, we split the data into training, validation, and testing sets.
Щоб уникнути переобучення, ми розділяємо дані на навчальні, валідаційні та тестові набори.
the decision tree overfit the data, creating a very complex and specific structure.
Дерево рішень переобучилося на даних, створюючи дуже складну та специфічну структуру.
cross-validation helps identify if a model is likely to overfit the data.
Перехресна перевірка допомагає визначити, чи ймовірно, що модель переобучиться на даних.
early stopping is a technique used to prevent overfitting during training.
Раннє зупинення — це техніка, яка використовується для запобігання переобученню під час навчання.
regularization can help reduce the risk of overfitting in linear regression models.
Регуляризація може допомогти знизити ризик переобучення в лінійних моделях регресії.
the model's performance on the test set was significantly worse, indicating overfitting.
Виконання моделі на тестовому наборі було значно гіршим, що вказує на переобучення.
we used dropout layers to mitigate the risk of overfitting in our deep learning model.
Ми використовували шари dropout для зменшення ризику переобучення в нашій глибокої моделі навчання.
careful feature selection can help prevent the model from overfitting.
Уважний вибір ознак може допомогти запобігти переобученню моделі.
overfit model
Перевищення навчання
avoid overfitting
Уникнення перевищення навчання
overfitting data
Дані з перевищенням навчання
overfitted features
Перевищені ознаки
prevent overfitting
Запобігання перевищенню навчання
checking for overfitting
Перевірка на перевищення навчання
easily overfit
Легко перевищувати навчання
overfitting risk
Ризик перевищення навчання
model overfits
Модель перевищує навчання
overfit prevention
Запобігання перевищенню навчання
the model started to overfit the training data, losing its ability to generalize.
Модель почала переобучатися на навчальних даних, втрачаючи здатність загальнювати.
we need to prevent the neural network from overfitting by using regularization techniques.
Ми повинні запобігти нейронній мережі переобученню, використовуючи методи регуляризації.
overfitting is a common problem when training complex machine learning models.
Переобучення — це поширена проблема при навчанні складних моделей машинного навчання.
to avoid overfitting, we split the data into training, validation, and testing sets.
Щоб уникнути переобучення, ми розділяємо дані на навчальні, валідаційні та тестові набори.
the decision tree overfit the data, creating a very complex and specific structure.
Дерево рішень переобучилося на даних, створюючи дуже складну та специфічну структуру.
cross-validation helps identify if a model is likely to overfit the data.
Перехресна перевірка допомагає визначити, чи ймовірно, що модель переобучиться на даних.
early stopping is a technique used to prevent overfitting during training.
Раннє зупинення — це техніка, яка використовується для запобігання переобученню під час навчання.
regularization can help reduce the risk of overfitting in linear regression models.
Регуляризація може допомогти знизити ризик переобучення в лінійних моделях регресії.
the model's performance on the test set was significantly worse, indicating overfitting.
Виконання моделі на тестовому наборі було значно гіршим, що вказує на переобучення.
we used dropout layers to mitigate the risk of overfitting in our deep learning model.
Ми використовували шари dropout для зменшення ризику переобучення в нашій глибокої моделі навчання.
careful feature selection can help prevent the model from overfitting.
Уважний вибір ознак може допомогти запобігти переобученню моделі.
Досліджуйте найпопулярніші пошукові слова
Бажаєте вивчати лексику ефективніше? Завантажте додаток DictoGo та насолоджуйтеся додатковими функціями запам'ятовування та повторення слів!
Завантажте DictoGo просто зараз