Überanpassung und Unteranpassung beim maschinellen Lernen

Aktualisiert auf September 02, 2024 2 Minuten gelesen

Überanpassung und Unteranpassung sind häufige Probleme bei Modellen des maschinellen Lernens, die ihre Fähigkeit zur guten Verallgemeinerung auf neue, unsichtbare Daten beeinträchtigen.

Überanpassung tritt auf, wenn ein Modell nicht nur die zugrunde liegenden Muster in den Trainingsdaten lernt, sondern auch das Rauschen und die zufälligen Schwankungen in diesen Daten lernt. Infolgedessen schneidet das Modell bei den Trainingsdaten außergewöhnlich gut ab, lässt sich jedoch nicht auf neue, ungesehene Daten verallgemeinern, da es im Wesentlichen den Trainingssatz gespeichert hat.

Unteranpassung hingegen tritt auf, wenn ein Modell zu einfach ist, um die zugrunde liegenden Muster in den Trainingsdaten zu erfassen. Es schneidet nicht nur bei den Trainingsdaten, sondern auch bei neuen Daten schlecht ab, da es die in den Daten vorhandenen Beziehungen und Komplexitäten nicht lernt.

So verhindern Sie Über- und Unteranpassung

• Kreuzvalidierung: Verwenden Sie Techniken wie die k-fache Kreuzvalidierung, um die Leistung des Modells für verschiedene Teilmengen der Daten zu bewerten. Es hilft bei der Einschätzung, wie gut sich das Modell auf neue Daten verallgemeinern lässt.

• Train-Test-Aufteilung: Teilen Sie Ihre Daten in separate Trainings- und Testsätze auf. Trainieren Sie das Modell auf dem Trainingssatz und bewerten Sie seine Leistung auf dem Testsatz. Dies hilft bei der Beurteilung, wie gut sich das Modell auf unsichtbare Daten verallgemeinern lässt.

• Merkmalsauswahl/-reduzierung: Reduzieren Sie die Komplexität des Modells, indem Sie nur die relevantesten Merkmale auswählen oder Techniken wie die Hauptkomponentenanalyse (PCA) verwenden, um die Dimensionalität der Daten zu reduzieren.

• Regularisierung: Techniken wie die L1- oder L2-Regularisierung fügen der Zielfunktion des Modells Komplexitätsnachteile hinzu und verhindern so, dass es das Rauschen in den Daten zu genau anpasst.

• Ensemble-Methoden: Kombinieren Sie mehrere Modelle, um Über- und Unteranpassung zu reduzieren. Techniken wie Bagging, Boosting oder Stacking nutzen mehrere Modelle, um die Gesamtleistung und Generalisierung zu verbessern.

• Hyperparameter-Tuning: Passen Sie Modellhyperparameter (wie Lernrate, Tiefe von Bäumen in Entscheidungsbäumen usw.) mithilfe von Techniken wie Rastersuche oder Zufallssuche an, um die optimale Konfiguration zu finden, die Verzerrungen ausgleicht und Varianz.

• Frühes Stoppen: Überwachen Sie die Leistung des Modells anhand eines Validierungssatzes während des Trainings und stoppen Sie den Trainingsprozess, wenn die Leistung nachzulassen beginnt, um so eine Überanpassung zu verhindern.

• Mehr Daten: Eine Erhöhung der Datenmenge kann dazu beitragen, das Modell besser zu verallgemeinern, indem eine vielfältigere und repräsentativere Stichprobe der zugrunde liegenden Verteilung bereitgestellt wird.

Das Finden des richtigen Gleichgewichts zwischen Modellkomplexität und Generalisierung ist entscheidend, um Über- und Unteranpassung zu verhindern, und diese Techniken helfen dabei, dieses Gleichgewicht zu erreichen.