Балансировка сложности модели, чтобы избежать переобучения и недообучения Введение Машинное обучение — это мощный инструмент для прогнозирования и поиска закономерностей в данных. Однако построить точные модели не всегда просто. Одной из основных проблем машинного обучения является поиск правильного баланса между переоснащением и недообучением. Переобучение происходит, когда модель слишком сложна и слишком близко подходит к обучающим данным, что приводит к снижению..