Training e test set: differenze tra le versioni

Versione delle 09:14, 17 mar 2013

Versione delle 17:41, 15 ott 2013

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==Motivazione==

L'apprendimento di un [[Classificatore (matematica)|classificatore]] [[apprendimento supervisionato|supervisionato]] è tipicamente effettuato a partire da un [[insieme di addestramento]] (training set). Molti approcci alla supervisione cercano relazioni empiriche tra i dati dell'insieme di addestramento che tendono a generare il fenomeno del cosiddetto [[sovradattamento]] (overfitting). Ciò significa che tendono a identificare relazioni nell'insieme di addestramento che non valgono in generale. Per verificare se le relazioni empiriche apprese dal classificatore sono realmente generali, si valuta il classificatore su un test set, tipicamente disgiunto dall'insieme di addestramento.

==Voci correlate==