タグ付けされた質問 「overfitting」

変数間の複製可能で有益な関係の代わりにモデリングエラー(特にサンプリングエラー)を使用すると、モデルフィット統計が改善されますが、節約が削減され、説明と予測の有効性が低下します。

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テストサンプルのAUCが高すぎるモデルは、オーバーフィットしないモデルよりも優れています
私は、列車セットで70%の AUC、ホールドアウトテストセットで70%の AUC を実行するモデルを作成したチャレンジに参加しています。 他の参加者は、トレーニングセットでAUC を96%、ホールドアウトテストセットでAUC を76%実行するモデルを作成しました。 私の意見では、ホールドアウトセットと同じレベルで機能するため、私のモデルの方が優れています。Q:テストセットでの彼の76%は単なる偶然であり、別のホールドアウトテストセットでは彼のモデルのパフォーマンスが低下する可能性があると主張することは有効ですか?
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