Руководство по машинному обучению для повышения точности прогнозирования: интерполяция и экстраполяция
• В статье рассматривается оценка моделей машинного обучения, выходящих за рамки обучающих данных. • Подходы на основе данных, такие как ML и DL, применяются для решения различных задач, включая машинный перевод и рекомендации. • Интерполяция и экстраполяция являются важными аспектами моделей машинного обучения. • В статье рассматриваются различные алгоритмы ML с точки зрения их возможностей интерполяции и экстраполяции. • Алгоритмы на основе символьного регрессора и ядра обеспечивают лучшую производительность при экстраполяции. • Однако более сложные задачи могут привести к другим результатам. • Выбор и применение правильных моделей машинного обучения упрощается благодаря пониманию эффективности интерполяции и экстраполяции.
