{"id":1177,"date":"2023-07-27T09:32:37","date_gmt":"2023-07-27T09:32:37","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pl\/nadmierne-dopasowanie-uczenia-maszynowego\/"},"modified":"2023-07-27T09:32:37","modified_gmt":"2023-07-27T09:32:37","slug":"nadmierne-dopasowanie-uczenia-maszynowego","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pl\/nadmierne-dopasowanie-uczenia-maszynowego\/","title":{"rendered":"Czym jest nadmierne dopasowanie w uczeniu maszynowym? (wyja\u015bnienie i przyk\u0142ady)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">W uczeniu maszynowym cz\u0119sto budujemy modele, dzi\u0119ki kt\u00f3rym mo\u017cemy dokonywa\u0107 dok\u0142adnych przewidywa\u0144 dotycz\u0105cych okre\u015blonych zjawisk.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Za\u0142\u00f3\u017cmy na przyk\u0142ad, \u017ce chcemy utworzy\u0107 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wielokrotna-regresja-liniowa\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">model regresji<\/a> , kt\u00f3ry wykorzystuje zmienn\u0105 predykcyjn\u0105 liczb\u0119 <em>godzin sp\u0119dzonych na nauce<\/em> do przewidywania <em>wyniku ACT<\/em> zmiennej odpowiedzi dla uczni\u00f3w szk\u00f3\u0142 \u015brednich.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Aby zbudowa\u0107 ten model, zbierzemy dane dotycz\u0105ce godzin sp\u0119dzonych na nauce i odpowiadaj\u0105cego im wyniku ACT dla setek uczni\u00f3w w okre\u015blonym okr\u0119gu szkolnym.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nast\u0119pnie wykorzystamy te dane do <em>wyszkolenia<\/em> modelu, kt\u00f3ry mo\u017ce przewidywa\u0107 wynik, jaki otrzyma dany ucze\u0144, na podstawie ca\u0142kowitej liczby przestudiowanych godzin.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Aby oceni\u0107 przydatno\u015b\u0107 modelu, mo\u017cemy zmierzy\u0107, jak dobrze przewidywania modelu odpowiadaj\u0105 obserwowanym danym. Jedn\u0105 z najcz\u0119\u015bciej u\u017cywanych w tym celu miar jest b\u0142\u0105d \u015bredniokwadratowy (MSE), kt\u00f3ry oblicza si\u0119 w nast\u0119puj\u0105cy spos\u00f3b:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">MSE = (1\/n)*\u03a3(y <sub>i<\/sub> \u2013 f(x <sub>i<\/sub> )) <sup>2<\/sup><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Z\u0142oto:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>n:<\/strong> ca\u0142kowita liczba obserwacji<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>y <sub>i<\/sub> :<\/strong> Warto\u015b\u0107 odpowiedzi i <sup>-tej<\/sup> obserwacji<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>f(x <sub>i<\/sub> ):<\/strong> Przewidywana warto\u015b\u0107 odpowiedzi i- <sup>tej<\/sup> obserwacji<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Im bardziej prognozy modelu b\u0119d\u0105 zbli\u017cone do obserwacji, tym ni\u017cszy b\u0119dzie MSE.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Jednak jednym z najwi\u0119kszych b\u0142\u0119d\u00f3w pope\u0142nianych w uczeniu maszynowym jest optymalizacja modeli w celu zmniejszenia <strong>MSE szkoleniowego<\/strong> , czyli tego, jak dobrze przewidywania modelu odpowiadaj\u0105 danym, kt\u00f3rych u\u017cyli\u015bmy do szkolenia modelu.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Kiedy model zbytnio koncentruje si\u0119 na zmniejszaniu MSE ucz\u0105cego, cz\u0119sto zbyt ci\u0119\u017cko pracuje, aby znale\u017a\u0107 wzorce w danych ucz\u0105cych, kt\u00f3re s\u0105 po prostu spowodowane przypadkiem. Nast\u0119pnie, gdy model zostanie zastosowany do niewidocznych danych, jego wydajno\u015b\u0107 jest niska.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Zjawisko to znane jest jako <strong>nadmierne dopasowanie<\/strong> . Dzieje si\u0119 tak, gdy \u201edopasowujemy\u201d model zbyt blisko danych ucz\u0105cych i w rezultacie budujemy model, kt\u00f3ry nie jest przydatny do przewidywania nowych danych.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Przyk\u0142ad nadmiernego dopasowania<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Aby zrozumie\u0107 nadmierne dopasowanie, wr\u00f3\u0107my do przyk\u0142adu tworzenia modelu regresji, kt\u00f3ry wykorzystuje <em>godziny sp\u0119dzone na nauce<\/em> do przewidywania <em>wyniku ACT<\/em> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce zbieramy dane dla 100 uczni\u00f3w w okre\u015blonym okr\u0119gu szkolnym i tworzymy szybki wykres rozrzutu, aby zwizualizowa\u0107 zwi\u0105zek mi\u0119dzy dwiema zmiennymi:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-11736 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/surapprentissage1.png\" alt=\"\" width=\"471\" height=\"443\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Zwi\u0105zek mi\u0119dzy tymi dwiema zmiennymi wydaje si\u0119 by\u0107 kwadratowy, wi\u0119c za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce zastosujemy nast\u0119puj\u0105cy model regresji kwadratowej:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wynik = 60,1 + 5,4*(godziny) \u2013 0,2*(godziny) <sup>2<\/sup><\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-11737 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/surapprentissage2.png\" alt=\"Nadmierne dopasowanie w uczeniu maszynowym\" width=\"472\" height=\"444\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Model ten charakteryzuje si\u0119 ucz\u0105cym b\u0142\u0119dem \u015bredniokwadratowym (MSE) wynosz\u0105cym <strong>3,45<\/strong> . Oznacza to, \u017ce r\u00f3\u017cnica \u015bredniokwadratowa mi\u0119dzy przewidywaniami dokonanymi przez model a rzeczywistymi wynikami ACT wynosi 3,45.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mogliby\u015bmy jednak zredukowa\u0107 to szkolenie MSE, dopasowuj\u0105c model wielomianowy wy\u017cszego rz\u0119du. Za\u0142\u00f3\u017cmy na przyk\u0142ad, \u017ce zastosujemy nast\u0119puj\u0105cy model:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wynik = 64,3 \u2013 7,1*(godziny) + 8,1*(godziny) <sup>2<\/sup> \u2013 2,1*(godziny) <sup>3<\/sup> + 0,2*(godziny <sup>) 4 \u2013 0,1*(godziny) 5<\/sup> <sup>+<\/sup> 0,2(godziny) <sup>6<\/sup><\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-11738 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/surapprentissage3.png\" alt=\"Nadmierne dopasowanie modelu\" width=\"511\" height=\"480\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Zwr\u00f3\u0107 uwag\u0119, \u017ce linia regresji pasuje do rzeczywistych danych znacznie lepiej ni\u017c poprzednia linia regresji.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Model ten ma \u015bredni b\u0142\u0105d kwadratowy szkolenia (MSE) wynosz\u0105cy zaledwie <strong>0,89<\/strong> . Oznacza to, \u017ce r\u00f3\u017cnica \u015bredniokwadratowa mi\u0119dzy przewidywaniami dokonanymi przez model a rzeczywistymi wynikami ACT wynosi 0,89.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">To szkolenie MSE jest znacznie mniejsze ni\u017c szkolenie produkowane przez poprzedni model.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Jednak tak naprawd\u0119 nie interesuje nas <strong>szkolenie MSE<\/strong> , czyli to, jak dobrze przewidywania modelu odpowiadaj\u0105 danym, kt\u00f3rych u\u017cyli\u015bmy do szkolenia modelu. Zamiast tego interesuje nas g\u0142\u00f3wnie <strong>test MSE<\/strong> \u2013 MSE, gdy nasz model jest stosowany do niewidocznych danych.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gdyby\u015bmy zastosowali powy\u017cszy model regresji wielomianowej wy\u017cszego rz\u0119du do niewidocznego zbioru danych, prawdopodobnie dzia\u0142a\u0142by on gorzej ni\u017c prostszy model regresji kwadratowej. Oznacza to, \u017ce spowodowa\u0142oby to wy\u017cszy wynik testu MSE, a w\u0142a\u015bnie tego nie chcemy.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Jak wykry\u0107 i unikn\u0105\u0107 nadmiernego dopasowania<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Najprostszym sposobem wykrycia nadmiernego dopasowania jest przeprowadzenie walidacji krzy\u017cowej. Najcz\u0119\u015bciej stosowan\u0105 metod\u0105 jest <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/k-krotna-walidacja-krzyzowa\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">k-krotna walidacja krzy\u017cowa<\/a> , kt\u00f3ra dzia\u0142a w nast\u0119puj\u0105cy spos\u00f3b:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Krok 1: Losowo podziel zbi\u00f3r danych na <em>k<\/em> grup, czyli \u201efa\u0142d\u201d, o mniej wi\u0119cej r\u00f3wnej wielko\u015bci.<\/strong><\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-11712 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/kfold1.png\" alt=\"Podziel zbi\u00f3r danych na k fa\u0142d\" width=\"530\" height=\"133\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Krok 2: Wybierz jedn\u0105 z zak\u0142adek jako zestaw do trzymania. Dopasuj szablon do pozosta\u0142ych zak\u0142adek k-1. Oblicz test MSE na podstawie obserwacji w napr\u0119\u017conej warstwie.<\/strong><\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-11713 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/kfold2.png\" alt=\"k-krotna weryfikacja krzy\u017cowa\" width=\"550\" height=\"174\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Krok 3: Powt\u00f3rz ten proces <em>k<\/em> razy, za ka\u017cdym razem u\u017cywaj\u0105c innego zbioru jako zbioru wykluczaj\u0105cego.<\/strong><\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-11714 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/kfold3.png\" alt=\"Przyk\u0142ad k-krotnej walidacji krzy\u017cowej\" width=\"618\" height=\"234\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Krok 4: Oblicz og\u00f3lne MSE testu jako \u015bredni\u0105 <em>k<\/em> MSE testu.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Test MSE = (1\/k)*\u03a3MSE <sub>tj<\/sub><\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Z\u0142oto:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>k:<\/strong> Liczba fa\u0142d<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>MSE <sub>i<\/sub><\/strong> : Testuje MSE w <sup>i-tej<\/sup> iteracji<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ten test MSE daje nam dobre wyobra\u017cenie o tym, jak dany model b\u0119dzie si\u0119 zachowywa\u0142 na nieznanych danych.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">W praktyce mo\u017cemy dopasowa\u0107 kilka r\u00f3\u017cnych modeli i przeprowadzi\u0107 k-krotn\u0105 weryfikacj\u0119 krzy\u017cow\u0105 ka\u017cdego modelu, aby znale\u017a\u0107 jego test MSE. Nast\u0119pnie mo\u017cemy wybra\u0107 model z najni\u017cszym testem MSE jako najlepszy model do wykorzystania do prognozowania w przysz\u0142o\u015bci.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dzi\u0119ki temu wybieramy model, kt\u00f3ry prawdopodobnie b\u0119dzie najlepiej dzia\u0142a\u0142 na przysz\u0142ych danych, w przeciwie\u0144stwie do modelu, kt\u00f3ry po prostu minimalizuje MSE ucz\u0105ce i \u201edobrze pasuje\u201d do danych historycznych.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/kompromis-wariancji-uprzedzen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Jaki jest kompromis wariancji odchylenia w uczeniu maszynowym?<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/k-krotna-walidacja-krzyzowa\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Wprowadzenie do walidacji krzy\u017cowej typu K<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/regresja-a-klasyfikacja\/\">Modele regresji i klasyfikacji w uczeniu maszynowym<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>W uczeniu maszynowym cz\u0119sto budujemy modele, dzi\u0119ki kt\u00f3rym mo\u017cemy dokonywa\u0107 dok\u0142adnych przewidywa\u0144 dotycz\u0105cych okre\u015blonych zjawisk. Za\u0142\u00f3\u017cmy na przyk\u0142ad, \u017ce chcemy utworzy\u0107 model regresji , kt\u00f3ry wykorzystuje zmienn\u0105 predykcyjn\u0105 liczb\u0119 godzin sp\u0119dzonych na nauce do przewidywania wyniku ACT zmiennej odpowiedzi dla uczni\u00f3w szk\u00f3\u0142 \u015brednich. Aby zbudowa\u0107 ten model, zbierzemy dane dotycz\u0105ce godzin sp\u0119dzonych na nauce i [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-1177","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Czym jest nadmierne dopasowanie w uczeniu maszynowym? (Wyja\u015bnienie i przyk\u0142ady)<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Ten samouczek zawiera wyja\u015bnienie nadmiernego dopasowania w uczeniu maszynowym, w tym kilka przyk\u0142ad\u00f3w i sposob\u00f3w unikni\u0119cia tego w praktyce.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/nadmierne-dopasowanie-uczenia-maszynowego\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pl_PL\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Czym jest nadmierne dopasowanie w uczeniu maszynowym? (Wyja\u015bnienie i przyk\u0142ady)\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Ten samouczek zawiera wyja\u015bnienie nadmiernego dopasowania w uczeniu maszynowym, w tym kilka przyk\u0142ad\u00f3w i sposob\u00f3w unikni\u0119cia tego w praktyce.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/nadmierne-dopasowanie-uczenia-maszynowego\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-27T09:32:37+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/surapprentissage1.png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Benjamin Anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Napisane przez\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Benjamin Anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Szacowany czas czytania\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"4 minuty\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/nadmierne-dopasowanie-uczenia-maszynowego\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/nadmierne-dopasowanie-uczenia-maszynowego\/\",\"name\":\"Czym jest nadmierne dopasowanie w uczeniu maszynowym? (Wyja\u015bnienie i przyk\u0142ady)\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-27T09:32:37+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-27T09:32:37+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965\"},\"description\":\"Ten samouczek zawiera wyja\u015bnienie nadmiernego dopasowania w uczeniu maszynowym, w tym kilka przyk\u0142ad\u00f3w i sposob\u00f3w unikni\u0119cia tego w praktyce.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/nadmierne-dopasowanie-uczenia-maszynowego\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/pl\/nadmierne-dopasowanie-uczenia-maszynowego\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/nadmierne-dopasowanie-uczenia-maszynowego\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Dom\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Czym jest nadmierne dopasowanie w uczeniu maszynowym? (wyja\u015bnienie i przyk\u0142ady)\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Tw\u00f3j przewodnik po kompetencjach statystycznych!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"pl-PL\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965\",\"name\":\"Benjamin Anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Benjamin Anderson\"},\"description\":\"Cze\u015b\u0107, jestem Benjamin i jestem emerytowanym profesorem statystyki, kt\u00f3ry zosta\u0142 oddanym nauczycielem Statorials. Dzi\u0119ki bogatemu do\u015bwiadczeniu i wiedzy specjalistycznej w dziedzinie statystyki ch\u0119tnie dziel\u0119 si\u0119 swoj\u0105 wiedz\u0105, aby wzmocni\u0107 pozycj\u0119 uczni\u00f3w za po\u015brednictwem Statorials. Wiedzie\u0107 wi\u0119cej\",\"sameAs\":[\"https:\/\/statorials.org\/pl\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Czym jest nadmierne dopasowanie w uczeniu maszynowym? (Wyja\u015bnienie i przyk\u0142ady)","description":"Ten samouczek zawiera wyja\u015bnienie nadmiernego dopasowania w uczeniu maszynowym, w tym kilka przyk\u0142ad\u00f3w i sposob\u00f3w unikni\u0119cia tego w praktyce.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/statorials.org\/pl\/nadmierne-dopasowanie-uczenia-maszynowego\/","og_locale":"pl_PL","og_type":"article","og_title":"Czym jest nadmierne dopasowanie w uczeniu maszynowym? (Wyja\u015bnienie i przyk\u0142ady)","og_description":"Ten samouczek zawiera wyja\u015bnienie nadmiernego dopasowania w uczeniu maszynowym, w tym kilka przyk\u0142ad\u00f3w i sposob\u00f3w unikni\u0119cia tego w praktyce.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/nadmierne-dopasowanie-uczenia-maszynowego\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-27T09:32:37+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/surapprentissage1.png"}],"author":"Benjamin Anderson","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Napisane przez":"Benjamin Anderson","Szacowany czas czytania":"4 minuty"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/nadmierne-dopasowanie-uczenia-maszynowego\/","url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/nadmierne-dopasowanie-uczenia-maszynowego\/","name":"Czym jest nadmierne dopasowanie w uczeniu maszynowym? (Wyja\u015bnienie i przyk\u0142ady)","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website"},"datePublished":"2023-07-27T09:32:37+00:00","dateModified":"2023-07-27T09:32:37+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965"},"description":"Ten samouczek zawiera wyja\u015bnienie nadmiernego dopasowania w uczeniu maszynowym, w tym kilka przyk\u0142ad\u00f3w i sposob\u00f3w unikni\u0119cia tego w praktyce.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/nadmierne-dopasowanie-uczenia-maszynowego\/#breadcrumb"},"inLanguage":"pl-PL","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/pl\/nadmierne-dopasowanie-uczenia-maszynowego\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/nadmierne-dopasowanie-uczenia-maszynowego\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Dom","item":"https:\/\/statorials.org\/pl\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Czym jest nadmierne dopasowanie w uczeniu maszynowym? (wyja\u015bnienie i przyk\u0142ady)"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/","name":"Statorials","description":"Tw\u00f3j przewodnik po kompetencjach statystycznych!","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/pl\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"pl-PL"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965","name":"Benjamin Anderson","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"Benjamin Anderson"},"description":"Cze\u015b\u0107, jestem Benjamin i jestem emerytowanym profesorem statystyki, kt\u00f3ry zosta\u0142 oddanym nauczycielem Statorials. Dzi\u0119ki bogatemu do\u015bwiadczeniu i wiedzy specjalistycznej w dziedzinie statystyki ch\u0119tnie dziel\u0119 si\u0119 swoj\u0105 wiedz\u0105, aby wzmocni\u0107 pozycj\u0119 uczni\u00f3w za po\u015brednictwem Statorials. Wiedzie\u0107 wi\u0119cej","sameAs":["https:\/\/statorials.org\/pl"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1177","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1177"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1177\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1177"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1177"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1177"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}