Overfitting tritt auf, wenn ein Modell nicht nur die zugrundeliegenden Muster in den Trainingsdaten lernt, sondern auch das Rauschen und die Zufälligkeit, die in diesem speziellen Datensatz vorhanden sind. Dies führt zu einem Modell, das in den Trainingsdaten sehr gut funktioniert, aber nicht auf neue, ungesehene Daten verallgemeinert werden kann.
Identifizierung
-* Hohe Trainingsgenauigkeit, niedrige Testgenauigkeit: Einer der wichtigsten Indikatoren ist, wenn das Modell bei den Trainingsdaten außergewöhnlich gut abschneidet, bei den Test- oder Validierungsdaten jedoch schlecht.
- Modellkomplexität: Überangepasste Modelle neigen dazu, übermäßig komplex zu sein und erfassen eher das Rauschen als die zugrunde liegenden Muster.
- Visualisierungen: Diagramme wie Lernkurven, die die Leistung auf Trainings- und Validierungsdatensätzen zeigen, können eine Überanpassung aufzeigen, wenn sich die Trainingsleistung weiter verbessert, während die Validierungsleistung stagniert oder abnimmt.
Vorbeugung und Techniken zur Abschwächung de Overfittings
- Kreuzvalidierung: Techniken wie die k-fache Kreuzvalidierung können dabei helfen, die Leistung des Modells auf verschiedenen Teilmengen der Daten zu bewerten, um sicherzustellen, dass es gut verallgemeinert.
- Trainieren-Validieren-Testen-Aufteilung: Die Aufteilung der Daten in verschiedene Sätze zum Trainieren, Validieren und Testen stellt sicher, dass das Modell auf ungesehenen Daten bewertet wird.
- Auswahl der Merkmale: Verwenden Sie nur die relevantesten Merkmale zum Trainieren des Modells und vermeiden Sie das Rauschen von weniger informativen Attributen.
- Regularisierung: Techniken wie die L1- oder L2-Regularisierung fügen der Verlustfunktion des Modells Strafterme hinzu und verhindern, dass zu komplexe Modelle entstehen.
- Frühzeitiges Anhalten: Überwachen Sie die Leistung des Modells auf einem Validierungssatz und stoppen Sie das Training, wenn die Leistung nachlässt, um eine Überoptimierung der Trainingsdaten zu verhindern.
- Ensemble-Methoden: Techniken wie Bagging, Boosting oder Stacking können dazu beitragen, das Overfitting zu reduzieren, indem die Vorhersagen mehrerer Modelle kombiniert werden.
- Datenerweiterung: Bei bestimmten Modelltypen kann die Generierung zusätzlicher Trainingsdaten durch Anwendung von Transformationen oder Störungen auf die vorhandenen Daten dazu beitragen, ein Overfitting zu verhindern.
Ein Gleichgewicht zwischen Modellkomplexität, Datensatzgröße und Regularisierungstechniken ist entscheidend, um ein Overfitting zu verhindern und gleichzeitig sicherzustellen, dass das Modell gut auf neue, ungesehene Daten verallgemeinert werden kann.