Über- und Unteranpassung sind häufige Probleme bei Modellen des maschinellen Lernens, die ihre Fähigkeit zur Generalisierung auf neue, ungesehene Daten beeinträchtigen.
Zu einer Überanpassung kommt es, wenn ein Modell nicht nur die zugrundeliegenden Muster in den Trainingsdaten lernt, sondern auch das Rauschen und die zufälligen Schwankungen, die in diesen Daten vorhanden sind. Das Ergebnis ist, dass das Modell bei den Trainingsdaten außergewöhnlich gut abschneidet, aber nicht auf neue, unbekannte Daten verallgemeinert werden kann, weil es sich den Trainingssatz im Wesentlichen gemerkt hat.
Underfitting hingegen liegt vor, wenn ein Modell zu einfach ist , um die zugrunde liegenden Muster in den Trainingsdaten zu erfassen. Es schneidet nicht nur bei den Trainingsdaten schlecht ab, sondern auch bei neuen Daten, weil es die in den Daten vorhandenen Beziehungen und Komplexitäten nicht lernen kann.
Wie man Über- und Unteranpassung verhindert
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Kreuzvalidierung: Verwenden Sie Techniken wie die k-fache Kreuzvalidierung, um die Leistung des Modells auf verschiedenen Teilmengen der Daten zu bewerten. Dies hilft bei der Einschätzung, wie gut das Modell auf neue Daten verallgemeinert werden kann.
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Trainieren-Testen-Aufteilung: Teilen Sie Ihre Daten in einen Trainings- und einen Testsatz auf. Trainieren Sie das Modell mit dem Trainingssatz und bewerten Sie seine Leistung mit dem Testsatz. Auf diese Weise lässt sich beurteilen, wie gut das Modell auf unbekannte Daten verallgemeinert werden kann.
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Auswahl/Reduzierung von Merkmalen: Reduzieren Sie die Komplexität des Modells, indem Sie nur die wichtigsten Merkmale auswählen oder Techniken wie die Hauptkomponentenanalyse (PCA) anwenden, um die Dimensionalität der Daten zu reduzieren.
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Regularisierung: Techniken wie die L1- oder L2-Regularisierung fügen der Zielfunktion des Modells Strafen für die Komplexität hinzu und verhindern so, dass das Modell das Rauschen in den Daten zu genau abbildet.
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Ensemble-Methoden: Kombinieren Sie mehrere Modelle, um Overfitting und Underfitting zu reduzieren. Techniken wie Bagging, Boosting oder Stacking verwenden mehrere Modelle, um die Gesamtleistung und Generalisierung zu verbessern.
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Abstimmung der Hyperparameter: Anpassung von Modell-Hyperparametern (wie Lernrate, Tiefe der Bäume in Entscheidungsbäumen, usw.) unter Verwendung von Techniken wie Gittersuche oder Zufallssuche, um die optimale Konfiguration zu finden, die Verzerrung und Varianz ausgleicht.
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Frühzeitiges Stoppen: Überwachen Sie die Leistung des Modells auf einem Validierungsset während des Trainings und stoppen Sie den Trainingsprozess, wenn sich die Leistung verschlechtert, um eine Überanpassung zu verhindern.
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Mehr Daten: Eine größere Datenmenge kann dazu beitragen, dass das Modell besser verallgemeinert werden kann, da es eine vielfältigere und repräsentativere Stichprobe der zugrunde liegenden Verteilung liefert.
Das richtige Gleichgewicht zwischen Modellkomplexität und Verallgemeinerung zu finden, ist entscheidend für die Vermeidung von Overfitting und Underfitting, und diese Techniken helfen dabei, dieses Gleichgewicht zu erreichen.
