<< Home Tweet it

Porque o Overfitting é mais perigoso do que uma acurácia baixa?

2014 May 18

O Dean Abbott mostra uma reflexão interessante no que tange modelos de dados que possam ser generalizados e os perigos do Overfitting.

Após a leitura desse artigo, fica mais evidente que modelos de dados devem ser testados, se possíveis, com amostras separadas dos conjuntos de dados de treinamento e teste (Holdout).

This content is licensed under a CC BY-SA 4.0

:wq