Kitobni o'qish: «Искусственный интеллект. Машинное обучение»

Глава 1: Введение в Машинное Обучение

1.1 История и эволюция Машинного Обучения

1.1.1 Предшествующие идеи и теории

Машинное обучение – это область искусственного интеллекта, которая изучает алгоритмы и модели, которые позволяют компьютерам "учиться" на основе данных и делать прогнозы или принимать решения без явного программирования. История машинного обучения уходит корнями в далекие времена, но ее современное понимание и развитие начались в середине XX века.

Идеи, лежащие в основе машинного обучения, действительно имеют древние корни и прослеживаются через различные этапы развития человеческой мысли и науки. Возьмем, например, аристотелевскую логику и метод индукции.

Аристотель, древнегреческий философ, в своих работах заложил основы формальной логики. Его идеи о категориях и законах заключаются в формализации мышления и принятии выводов на основе логических правил. Это можно рассматривать как предшественника идеи о систематизации знаний и прогнозировании на основе логических закономерностей.

Метод индукции, который был важным элементом научного метода еще со времен Аристотеля, заключается в выводе общих закономерностей из конкретных наблюдений. Это позволяет сделать обоснованные прогнозы о будущих событиях или состояниях на основе имеющихся данных. Основываясь на этом методе, можно сказать, что идеи прогнозирования на основе наблюдений имели свои корни еще в древности.

В 19 веке с развитием математической логики и статистики произошел значительный прогресс в создании формальных моделей, которые впоследствии стали предшественниками современных методов машинного обучения. Одним из ярких примеров такого развития является линейная регрессия, предложенная Френсисом Гальтоном в 1886 году.

Линейная регрессия – это статистический метод анализа данных, который используется для оценки отношений между зависимой переменной (или переменными) и одной или несколькими независимыми переменными. В основе этого метода лежит предположение о линейной зависимости между переменными, и он позволяет прогнозировать значения зависимой переменной на основе значений независимых переменных.

Френсис Гальтон был английским ученым, который впервые систематизировал и предложил использовать метод линейной регрессии для анализа данных о наследственности характеристик в человеческой популяции, таких как рост, вес и другие физические параметры. Его работа стала важным вкладом не только в статистику, но и в более широкое применение математических методов для анализа данных и прогнозирования.

Линейная регрессия быстро стала популярным инструментом в научных и практических исследованиях, поскольку позволяла делать прогнозы на основе имеющихся данных и выявлять статистические связи между переменными. Ее использование распространилось на различные области знаний, включая экономику, социологию, медицину и многие другие. Таким образом, линейная регрессия стала важным этапом в развитии методов анализа данных и прогнозирования, которые позднее стали частью основ современного машинного обучения.

Таким образом, можно видеть, что идеи, лежащие в основе машинного обучения, имеют глубокие корни в различных областях знания, начиная с античной философии и логики, и до современной математической статистики и информатики. Это свидетельствует о том, что машинное обучение – это не только результат последних достижений в технологиях, но и продукт накопленного человечеством опыта и знаний.

В конце 1940-х и в 1950-е годы, с развитием компьютеров, начали появляться первые попытки создания алгоритмов машинного обучения. Этот период считается золотой эрой для исследований в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Развитие вычислительной техники и появление новых компьютеров создали возможность для проведения более сложных вычислений и экспериментов с алгоритмами обучения.

Важным событием этого периода стало введение термина "машинное обучение" в 1959 году Артуром Сэмуэлом, американским ученым и пионером в области искусственного интеллекта. Он использовал этот термин для описания способности компьютеров к обучению без явного программирования. Этот момент можно считать зарождением современного понятия машинного обучения как научной дисциплины.

В последующие десятилетия были разработаны и усовершенствованы различные методы и алгоритмы машинного обучения. Например, нейронные сети, вдохновленные работой нейробиологии, стали объектом активных исследований и позволили создавать модели, способные самостоятельно обучаться на основе данных. Метод опорных векторов (SVM) стал мощным инструментом для решения задач классификации и регрессии, особенно в случае линейно неразделимых данных. Деревья решений и их ансамбли, такие как случайные леса, также стали широко используемыми методами для анализа данных и прогнозирования.

Эти достижения стали основой для развития машинного обучения как самостоятельной научной и инженерной дисциплины. С каждым годом появляются новые методы, алгоритмы и технологии, расширяя возможности применения машинного обучения в различных областях, от медицины и финансов до автоматизации и робототехники.

С развитием вычислительных мощностей и доступности больших объемов данных в последние десятилетия машинное обучение стало одной из наиболее активно развивающихся областей науки и технологий, находя применение в различных сферах, включая медицину, финансы, транспорт, рекламу и многие другие.

1.1.2 Первые практические применения

В вихре научных исследований, которые сопровождали введение термина "машинное обучение" в конце 1950-х годов, на сцене появились первые практические применения этой инновационной концепции. Они проливали свет в различные уголки человеческой деятельности, внедряя новые методы и подходы.

Волшебство прогнозирования погоды расцвело с использованием методов машинного обучения в 1950-х и 1960-х годах. Исследователи впервые обратились к алгоритмам для анализа метеорологических данных, создавая более точные прогнозы и предупреждая о надвигающихся непогодных условиях.

В то же время, когда мир сталкивался с развитием машинного обучения, на сцену вышли первые системы распознавания образов, ставшие настоящим прорывом в области обработки изображений. Эти системы, основанные на алгоритмах машинного обучения, представляли собой инновационные инструменты для автоматического распознавания символов на документах и рукописного текста.

Они открыли новые горизонты в обработке изображений, позволяя с высокой точностью и надежностью определять и интерпретировать различные типы символов, включая буквы, цифры и символы пунктуации. Это дало возможность автоматизировать процессы чтения и анализа текстовой информации, что значительно повысило эффективность работы во многих областях, включая научные исследования, административные процедуры и даже образование.

Одним из значимых применений этих систем стало создание оптического распознавания символов (OCR), что позволило преобразовывать отсканированные документы и изображения в электронный текст, обрабатываемый компьютером. Это существенно упростило и ускорило процессы цифровизации и архивирования документации, а также повысило доступность информации для дальнейшего анализа и использования.

Появление первых систем распознавания образов, разработанных на основе машинного обучения, открыло новые перспективы в области обработки изображений и автоматического анализа текстовой информации. Эти инновации не только улучшили эффективность работы в различных сферах деятельности, но и проложили путь к дальнейшему развитию и совершенствованию технологий распознавания и анализа данных.

Медицинская диагностика – область, которая претерпела значительные изменения и преобразования благодаря прорывам в машинном обучении. Врачи и исследователи воспользовались возможностями систем машинного обучения для анализа огромных объемов клинических данных и точного постановления диагнозов. Этот переход от традиционных методов диагностики к использованию современных алгоритмов принес с собой значительные выгоды для пациентов и медицинского сообщества в целом.

Использование систем машинного обучения в медицинской диагностике позволило значительно улучшить качество и скорость медицинских исследований и лечения. Модели машинного обучения обучаются на огромных объемах данных, что позволяет им выявлять сложные паттерны и взаимосвязи между различными клиническими параметрами, которые могли бы остаться незамеченными при традиционном анализе.

Это приводит к более точному и раннему выявлению заболеваний, улучшая шансы на успешное лечение и прогнозирование результатов. Более того, машинное обучение позволяет персонализировать подход к диагностике и лечению, учитывая индивидуальные особенности каждого пациента и его медицинскую историю.

Этот прогресс в медицинской диагностике является лишь началом, и с развитием технологий машинного обучения ожидается еще больший прорыв в этой области. Улучшение качества диагностики, оптимизация лечения и повышение доступности медицинской помощи – вот лишь некоторые из потенциальных преимуществ, которые могут принести новые технологии машинного обучения в медицинскую практику.

Наконец, история автоматического перевода текстов с одного языка на другой начала новую главу благодаря прорывам в области машинного обучения. Впервые были предприняты шаги к созданию систем, способных переводить тексты между различными языками без прямого человеческого вмешательства. Хотя первые системы были далеки от идеальных и часто допускали ошибки, они всё же ознаменовали начало новой эры в языковых технологиях.

Эти первые шаги в области автоматического перевода открыли множество новых возможностей для межкультурного обмена информацией и коммуникации между людьми, говорящими на разных языках. Возможность быстрого и эффективного перевода текстов с одного языка на другой стала ключевым фактором в международных коммуникациях, научных исследованиях, деловых переговорах и многих других областях.

Хотя первые системы автоматического перевода были далеки от совершенства и часто производили неправильные переводы, они стимулировали активное развитие и совершенствование языковых технологий. С развитием методов машинного обучения и искусственного интеллекта, системы автоматического перевода стали все более точными и надежными, приближая нас к мечте о полностью автоматизированном и качественном переводе текстов между любыми языками.

Таким образом, несмотря на несовершенство и вызовы, с которыми столкнулись первые системы автоматического перевода, они положили основу для развития языковых технологий и открыли новые перспективы для межкультурного обмена и коммуникации. В наши дни разработки в этой области продолжаются, и с каждым днем мы приближаемся к созданию более точных, эффективных и универсальных систем автоматического перевода, способных облегчить общение между различными культурами и языками.

Эти истории о ранних практических применениях машинного обучения – лишь начало увлекательного путешествия, ведущего в глубины технологического прогресса и новаторства. С каждым новым открытием мир машинного обучения становится все более захватывающим и разнообразным, обогащая нашу жизнь и работу новыми возможностями.

1.1.3 Современные тенденции и направления развития

Современное машинное обучение находится на передовой научного прогресса, вписываясь в широкий спектр тенденций и направлений развития. В наше время, когда данные становятся все более объемными и разнообразными, одной из основных тенденций является разработка алгоритмов и моделей, способных эффективно обрабатывать и анализировать большие объемы данных. Это включает в себя разработку методов глубокого обучения, которые позволяют создавать мощные модели на основе искусственных нейронных сетей с множеством слоев и параметров.

Усиление внимания к проблемам интерпретируемости и объяснимости моделей машинного обучения является одной из ключевых тенденций современной науки и технологии. В мире, где алгоритмы становятся все более сложными и проникают в различные сферы жизни, понимание того, как они принимают решения, становится критически важным. Сложные модели, такие как нейронные сети или алгоритмы глубокого обучения, могут производить высококачественные прогнозы и выводы, но их внутренние механизмы часто остаются неясными.

В этом контексте исследователи и практики активно занимаются разработкой методов интерпретации результатов машинного обучения. Они стремятся создать инструменты и техники, которые позволят не только получать точные прогнозы, но и объяснять, каким образом модели пришли к своим выводам. Это включает в себя различные подходы, такие как визуализация весов и параметров моделей, выделение важных признаков и факторов, а также анализ принимаемых решений.

Особенно важным является применение методов интерпретации в областях, где принятие решений имеет серьезные последствия для людей, таких как медицина, финансы или правосудие. В этих областях прозрачность и объяснимость моделей могут помочь не только повысить доверие к алгоритмам, но и защитить права и интересы людей, на чьих данных они основаны.

Усиление внимания к проблемам интерпретируемости и объяснимости моделей машинного обучения является неотъемлемой частью развития этой области. Это позволяет не только создавать более надежные и эффективные модели, но и обеспечивать их применение в соответствии с высокими стандартами прозрачности и этичности.

Одним из наиболее захватывающих и перспективных направлений развития машинного обучения является обучение с подкреплением. Этот подход, иногда называемый обучением на основе опыта, отражает способ, которым люди и животные учатся в реальном мире: путем взаимодействия с окружающей средой и получения обратной связи в виде вознаграждения или наказания. Алгоритмы, применяющие обучение с подкреплением, стремятся выработать стратегии действий, которые максимизируют накопленное вознаграждение в долгосрочной перспективе.

Этот подход находит широкое применение в различных областях, начиная от робототехники и автономной навигации и заканчивая управлением производственными процессами и финансовыми портфелями. Например, роботы, обученные методами обучения с подкреплением, могут учиться выполнять сложные задачи, такие как перемещение по непредсказуемой среде или выполнение задач с высокой степенью неопределенности. Это особенно важно в областях, где требуется принятие решений в реальном времени на основе обновляющейся информации.

Кроме того, обучение с подкреплением нашло применение в автономных системах, таких как беспилотные автомобили и дроны. Эти системы используют алгоритмы обучения с подкреплением для обучения себя принимать решения на основе внешних сигналов и условий окружающей среды, обеспечивая безопасное и эффективное функционирование в различных ситуациях.

Важным и весьма перспективным направлением в развитии машинного обучения является создание методов, адаптированных к уникальным особенностям конкретных областей применения, таких как медицина, финансы, транспорт и многие другие. Каждая из этих сфер имеет свои уникальные характеристики данных, задач и требований, и разработка специализированных методов обучения позволяет эффективно решать сложные задачи в этих областях.

В медицине, например, основными вызовами являются высокая размерность данных, наличие шума и неопределенности, а также необходимость учитывать индивидуальные особенности каждого пациента. Поэтому разработка алгоритмов машинного обучения, специально адаптированных к медицинским данным, позволяет создавать модели, которые точно определяют заболевания, прогнозируют результаты лечения и помогают в принятии решений врачам.

В финансовой сфере методы машинного обучения используются для прогнозирования цен на акции, определения рисков инвестиций, обнаружения мошенничества и многих других задач. Эффективные модели машинного обучения в финансах должны учитывать нестабильность рынка, высокую степень шума в данных и быстрое изменение условий.

В области транспорта методы машинного обучения помогают управлять трафиком, оптимизировать маршруты и расписания, улучшать безопасность дорожного движения и создавать автономные транспортные системы. Здесь особенно важно учитывать динамику движения, различные типы транспорта и взаимодействие с инфраструктурой городов.

Разработка специализированных методов машинного обучения для конкретных областей применения является ключевым фактором для достижения успеха в этих сферах. Это позволяет создавать более точные, эффективные и надежные модели, удовлетворяющие уникальным потребностям каждой области и способствующие развитию инноваций и улучшению качества жизни.

Современное машинное обучение продолжает развиваться и расширять свои горизонты, открывая новые возможности для применения в различных сферах человеческой деятельности и создавая основу для дальнейшего технологического прогресса.

1.2 Определение и теоретические основы

1.2.1 Формализация задачи обучения

Формализация задачи обучения в машинном обучении является ключевым этапом, который предшествует самому процессу обучения модели. Этот этап включает в себя несколько важных шагов, которые тщательно разрабатываются и анализируются для успешного решения задачи. Давайте разберем каждый из них подробнее.

Определение структуры и целей обучения:

Определение структуры и целей обучения в машинном обучении – это первый и ключевой шаг, который позволяет четко сформулировать задачу и цели обучения модели. На этом этапе необходимо провести анализ имеющихся данных и понять, какие именно факторы и переменные могут влиять на целевую переменную, которую мы хотим предсказать или анализировать. Например, если мы рассматриваем задачу предсказания цены недвижимости, то мы должны определить, какие характеристики недвижимости (количество комнат, площадь, район и т. д.) могут влиять на её цену.

Кроме того, на этом этапе определяются сама цель обучения модели и ожидаемые результаты. В случае с предсказанием цены недвижимости, наша цель – разработать модель, способную предсказывать цену на основе имеющихся данных с высокой точностью. Мы также можем заинтересоваться выявлением наиболее важных факторов, влияющих на цену недвижимости, чтобы лучше понять динамику рынка недвижимости.

Важно также четко определить, какие данные у нас есть и какие мы можем получить для обучения модели. Это может включать в себя данные о проданных недвижимостях в определенном районе за последние несколько лет, их характеристики, цены, а также дополнительные факторы, такие как инфраструктура, транспортная доступность и т. д.

Так определение структуры и целей обучения является важным этапом, который предшествует самому процессу обучения модели. От ясно сформулированных целей зависит успешность и эффективность всего проекта по машинному обучению, поэтому этому шагу уделяется особенно внимание и тщательный анализ имеющихся данных и требований задачи.

2. Определение входных данных (признаков) и выходных данных (целевых переменных):

Определение входных данных (признаков) и выходных данных (целевых переменных) является важным этапом в формализации задачи обучения. На этом этапе мы определяем, какие конкретные данные будут использоваться для обучения модели и какая именно информация будет представлена в виде целевых переменных, которые мы хотим предсказать или анализировать.

В нашем примере с предсказанием цены недвижимости, входные данные, или признаки, могут включать в себя различные характеристики недвижимости, такие как количество комнат, общая площадь, район, наличие балкона, этажность здания и другие. Эти признаки представляют собой информацию, на основе которой модель будет делать свои предсказания.

Целевая переменная в данном случае – это цена недвижимости, которую мы хотим предсказать на основе имеющихся признаков. Таким образом, модель будет обучаться на основе входных данных (признаков) с целью предсказать значение целевой переменной (цены недвижимости) для новых данных, которые не были использованы в процессе обучения.

Важно выбрать правильные признаки, которые могут влиять на целевую переменную и обеспечить ее предсказание с высокой точностью. Это может включать в себя анализ данных и отбор наиболее информативных признаков, исключение лишних или ненужных данных, а также создание новых признаков на основе имеющихся данных для улучшения качества модели.

Таким образом, определение входных данных (признаков) и выходных данных (целевых переменных) играет ключевую роль в процессе построения модели машинного обучения и влияет на ее эффективность и точность предсказаний. Этот этап требует внимательного анализа данных и выбора наиболее информативных признаков для успешного решения поставленной задачи.

3. Выбор подходящей модели для анализа данных и принятия решений:

Выбор подходящей модели для анализа данных и принятия решений является критическим этапом в процессе машинного обучения. Это решение определяет, каким образом данные будут анализироваться и какие выводы будут сделаны на основе этого анализа. На этом этапе необходимо учитывать характеристики данных, требуемую точность предсказаний, а также особенности самой задачи.

В случае с предсказанием цены недвижимости, мы можем рассмотреть несколько моделей машинного обучения, каждая из которых имеет свои преимущества и недостатки. Например, линейная регрессия может быть хорошим выбором, если данные демонстрируют линейные зависимости между признаками и целевой переменной. Случайный лес может быть предпочтительным в случае сложных нелинейных зависимостей и большого количества признаков. Нейронные сети могут быть эффективными в поиске сложных иерархических закономерностей в данных, но требуют большего объема данных для обучения и настройки.

Выбор модели также зависит от доступных ресурсов, таких как вычислительная мощность и объем данных. Например, нейронные сети могут потребовать больший объем вычислительных ресурсов для обучения и прогнозирования, чем более простые модели, такие как линейная регрессия.

Основная цель выбора подходящей модели – это создание модели, которая наилучшим образом соответствует характеристикам данных и требованиям задачи. При этом важно провести анализ производительности каждой модели на обучающем наборе данных, а также провести кросс-валидацию для оценки их обобщающей способности на новых данных.

Выбор подходящей модели – это сложный процесс, который требует внимательного анализа данных и экспериментов с различными моделями для достижения оптимальных результатов в решении поставленной задачи машинного обучения.

4. Стремление к созданию математических моделей, извлекающих полезные знания и закономерности из данных:

Стремление к созданию математических моделей, которые способны извлекать полезные знания и закономерности из данных, является ключевым аспектом в области машинного обучения. Этот процесс начинается с тщательного анализа имеющихся данных и поиска в них паттернов, трендов и зависимостей, которые могут быть использованы для принятия решений или делания предсказаний.

Математические модели, используемые в машинном обучении, строятся на основе различных математических и статистических методов. Эти методы включают в себя линейную алгебру, теорию вероятностей, оптимизацию, а также методы анализа данных, такие как метод главных компонент и кластерный анализ. Используя эти методы, модели машинного обучения способны обнаруживать сложные взаимосвязи между признаками и целевой переменной, а также делать предсказания на основе этих взаимосвязей.

Одной из ключевых задач при создании математических моделей является выбор правильных признаков, которые могут быть наиболее информативными для обучения модели. Это может включать в себя как извлечение новых признаков из имеющихся данных, так и отбор наиболее важных признаков с помощью методов отбора признаков.

Важным аспектом создания математических моделей является их интерпретируемость. Хотя сложные модели могут обеспечивать высокую точность предсказаний, важно также понимать, каким образом они приходят к этим предсказаниям. Поэтому активно разрабатываются методы интерпретации моделей, которые позволяют объяснить, какие факторы влияют на их выводы.

Создание математических моделей в машинном обучении является сложным и многогранным процессом, который требует глубокого понимания данных, использование различных математических методов и стремление к интерпретируемости результатов. В конечном итоге, качество и эффективность модели зависят от того, насколько точно она отражает закономерности и взаимосвязи в данных.

Так формализация задачи обучения включает в себя не только определение данных и целей, но и выбор подходящей модели, которая может адаптироваться к имеющимся данным и эффективно решать поставленную задачу. Этот этап является фундаментом для успешного обучения модели и получения точных и надежных результатов.

Одним из ключевых понятий в формализации задачи обучения является разделение данных на обучающую выборку и тестовую выборку. Обучающая выборка используется для обучения модели на основе имеющихся данных, в то время как тестовая выборка используется для оценки качества модели на новых данных, которые ранее не использовались в процессе обучения.

Важно также учитывать тип задачи обучения: задачи классификации, регрессии или кластеризации. Каждый тип задачи имеет свои специфические методы и подходы к решению, что требует внимательного анализа и выбора подходящей стратегии.

1.2.2 Понятие обучающей выборки и обобщающей способности

Понятие обучающей выборки и обобщающей способности является фундаментальным в контексте машинного обучения.

Обучающая выборка в машинном обучении играет ключевую роль, поскольку предоставляет модели данные, на которых она "обучается" и строит свои предсказательные способности. Это подмножество данных, которое представляет собой образец всего многообразия информации, с которой модель может столкнуться в реальном мире. Поэтому важно, чтобы обучающая выборка была представительной и содержала разнообразные примеры из всех классов или категорий, которые модель должна будет учитывать.

Качество обучающей выборки напрямую влияет на способность модели адекватно обучиться на основе имеющихся данных. Если обучающая выборка неполна, несбалансирована или неадекватна, модель может выучить неправильные или искаженные закономерности из данных, что приведет к низкой производительности на новых данных.

Поэтому одним из важных шагов при подготовке данных для обучения модели является правильный отбор и подготовка обучающей выборки. Это может включать в себя очистку данных от ошибок и выбросов, балансировку классов, если данные несбалансированы, и разделение данных на обучающую и тестовую выборки для оценки производительности модели.

Обобщающая способность модели в машинном обучении является краеугольным камнем ее эффективности и применимости в реальных условиях. Это способность модели делать точные прогнозы или принимать правильные решения на основе данных, которые она не видела в процессе обучения. Как правило, модель должна способностям адаптироваться к новой информации, которая может быть различной от той, на которой она была обучена.

Высокая обобщающая способность модели означает, что она успешно находит общие закономерности и паттерны в данных, которые могут быть применены к новым, ранее неизвестным данным. Это важно, потому что в реальном мире данные могут меняться, и модель должна быть способна справляться с этими изменениями, сохраняя при этом свою точность и предсказательную способность.

Оценка обобщающей способности модели часто осуществляется путем разделения данных на обучающую и тестовую выборки. Обучающая выборка используется для обучения модели, а тестовая выборка – для проверки ее производительности на новых данных. Чем ближе результаты модели на тестовой выборке к результатам на обучающей, тем выше ее обобщающая способность.

Высокая обобщающая способность является желательным свойством модели, поскольку она позволяет модели быть эффективной и применимой в различных ситуациях и условиях. Такие модели могут быть успешно использованы в различных областях, таких как медицина, финансы, транспорт и другие, где данные могут быть разнообразными и изменчивыми.

Одним из основных методов оценки обобщающей способности модели является кросс-валидация, при которой данные разбиваются на несколько подмножеств, и модель обучается на одной части данных и проверяется на другой. Этот процесс повторяется несколько раз, позволяя получить более надежную оценку производительности модели на новых данных.

Понимание и учет обучающей выборки и обобщающей способности является важным для успешного развития моделей машинного обучения. Обучение на правильно подготовленной обучающей выборке и проверка обобщающей способности на новых данных помогают избежать переобучения, когда модель выучивает шум в данных, и обеспечить создание устойчивых и эффективных моделей.

Допустим, у нас есть набор данных о ценах на жилье в определенном районе, и мы хотим создать модель, которая могла бы предсказывать цену новых недвижимостей. Мы начинаем с определения обучающей выборки, которая будет состоять из уже существующих данных о ценах на жилье в этом районе, а также информации о различных характеристиках каждого дома, таких как количество комнат, площадь, удаленность от центра города и т. д. Эта обучающая выборка будет использоваться для обучения нашей модели.

Обобщающая способность модели будет определяться ее способностью делать точные прогнозы для новых данных, которые не были включены в обучающую выборку. Например, после того как наша модель была обучена на основе данных о ценах на жилье в прошлом, мы можем использовать ее для предсказания цен на новые дома, которые появляются на рынке. Если наша модель успешно предсказывает цены на новые дома с точностью, сопоставимой с ее производительностью на обучающей выборке, это свидетельствует о ее высокой обобщающей способности.

Однако если наша модель показывает высокую точность на обучающей выборке, но низкую точность на новых данных, это может свидетельствовать о переобучении. Например, если наша модель очень хорошо запоминает цены на дома в обучающей выборке, включая шум и случайные факторы, она может показать низкую обобщающую способность, когда мы попытаемся предсказать цены на новые дома, чьи характеристики отличаются от тех, что были в обучающей выборке.