Кривая обучения: можно ли уже судить о недообучении
При увеличении обучающей выборки разрыв между train и validation уменьшается. Сопоставьте ошибки с baseline и оцените, достаточно ли этих наблюдений для вывода о модели.
Выберите ответ и проверьте себя. Продолжить тему можно в курсе Классическое машинное обучение: алгоритмы и практика на Python.
При росте обучающей выборки получены средние значения MAE: на train — 5.0, 5.0, 5.0; на validation — 6.0, 5.5, 5.2 (ошибка наивного baseline равна 10.0). Гарантирует ли дальнейший сбор наблюдений существенное снижение валидационной ошибки?
Без регистрации · результат не сохраняется
