Снижение влияния утечки данных на точность моделей в  машинном обучении

Корячко, В. П.; Орешков, В. И.

Снижение влияния утечки данных на точность моделей в машинном обучении

Дата публикации: 2023

Дата публикации в реестре: 2024-03-01T13:28:13Z

Аннотация:

Рассмотрена проблема утечки данных в задачах машинного обучения и выявлены связанные с ней факторы, негативно влияющие на точность аналитических моделей на этапе их практического применения. Предложены методы обнаружения утечек данных и их предотвращения. Проведены экспериментальные исследования возможности устранения потерь точности моделей, основанных на машинном обучении, связанных с утечкой данных, на примере нейронной сети в задаче предсказания урожайности зерновых по данным агрохимического обследования почв.

Ключевые слова:
материалы конференций, интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, аналитические модели, обучающие данные, тестовые данные, утечка данных, нейронные сети

Тип: Article

Снижение влияния утечки данных на точность моделей в машинном обучении

Связанные документы (рекомендация CORE)

Партнеры

Индексация