Parámetro de Regresión Lineal en BigQuery.
Cuál es el significado real de estos dos puntos en Big Query. Entiendo que en el segundo, tal vez, con cardinalidad total se refiere al número de características. ¿Y qué hay sobre el punto 1?
- Si las cardinalidades totales de las características de entrenamiento son más de 10,000, se utiliza la estrategia de
batch_gradient_descent. - Si hay un problema de sobreajuste, es decir, el número de ejemplos de entrenamiento es menor que 10x, donde x es la cardinalidad total, se utiliza la estrategia de
batch_gradient_descent.
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Punto 1: La cardinalidad total se refiere al número de características en los datos de entrenamiento. Si la cardinalidad total supera los 10,000, se utiliza la estrategia
batch_gradient_descent. Esta estrategia implica dividir los datos de entrenamiento en lotes y actualizar iterativamente los parámetros del modelo basándose en los gradientes calculados en cada lote. Este enfoque es útil cuando los datos de entrenamiento son demasiado grandes para almacenarlos en memoria.Punto 2: El sobreajuste se refiere a cuando un modelo es demasiado complejo y se ajusta muy bien a los datos de entrenamiento, pero no se generaliza bien a nuevos datos. Si el número de ejemplos de entrenamiento es menor a 10 veces la cardinalidad total, se utiliza la estrategia
batch_gradient_descentpara abordar el problema de sobreajuste. Esta estrategia involucra el uso de técnicas de regularización para evitar que el modelo se vuelva demasiado complejo y se ajuste al ruido en los datos.