Ang overfitting at underfitting ay mga karaniwang isyu sa mga modelo ng machine learning na nakakaapekto sa kanilang kakayahang mag-generalize nang maayos sa bago at hindi nakikitang data.
Nagaganap ang Overfitting kapag natutunan ng isang modelo hindi lamang ang mga pinagbabatayan na pattern sa data ng pagsasanay kundi natutunan din ang ingay at mga random na pagbabagu-bago na naroroon sa data na iyon. Bilang resulta, mahusay na gumaganap ang modelo sa data ng pagsasanay ngunit hindi na-generalize sa bago, hindi nakikitang data dahil sa mahalagang kabisado nito ang set ng pagsasanay.
Ang underfitting, sa kabilang banda, ay nangyayari kapag ang isang modelo ay masyadong simple upang makuha ang mga pinagbabatayan na pattern sa data ng pagsasanay. Mahina itong gumaganap hindi lamang sa data ng pagsasanay kundi pati na rin sa bagong data dahil nabigo itong matutunan ang mga ugnayan at kumplikadong nasa data.
Paano maiwasan ang overfitting at underfitting
-
Cross-validation: Gumamit ng mga diskarte tulad ng k-fold cross-validation upang masuri ang performance ng modelo sa iba't ibang subset ng data. Nakakatulong ito sa pagtantya kung gaano kahusay ang modelo ay magiging pangkalahatan sa bagong data.
-
Train-test split: Hatiin ang iyong data sa magkakahiwalay na set ng pagsasanay at pagsubok. Sanayin ang modelo sa set ng pagsasanay at suriin ang pagganap nito sa set ng pagsubok. Nakakatulong ito sa pagtatasa kung gaano kahusay ang pag-generalize ng modelo sa hindi nakikitang data.
-
Pagpipilian/pagbawas ng feature: Bawasan ang pagiging kumplikado ng modelo sa pamamagitan ng pagpili lamang ng mga pinakanauugnay na feature o paggamit ng mga diskarte tulad ng principal component analysis (PCA) upang bawasan ang dimensionality ng data.
-
Regularization: Ang mga diskarte tulad ng L1 o L2 regularization ay nagdaragdag ng mga parusa para sa pagiging kumplikado sa layunin ng pag-andar ng modelo, na pumipigil dito sa paglapat ng ingay sa data nang masyadong malapit.
-
Mga paraan ng ensemble: Pagsamahin ang maraming modelo upang mabawasan ang overfitting at underfitting. Ang mga diskarte tulad ng pag-bagging, pagpapalakas, o pag-stack ay gumagamit ng maraming modelo para pahusayin ang pangkalahatang performance at generalization.
-
Hyperparameter tuning: Isaayos ang mga hyperparameter ng modelo (tulad ng rate ng pagkatuto, lalim ng mga puno sa mga decision tree, atbp.) gamit ang mga diskarte tulad ng grid search o random search upang mahanap ang pinakamainam na configuration na nagbabalanse ng bias at pagkakaiba-iba.
-
Maagang paghinto: Subaybayan ang performance ng modelo sa isang validation set sa panahon ng pagsasanay at ihinto ang proseso ng pagsasanay kapag nagsimulang bumaba ang performance, kaya napipigilan ang overfitting.
-
Higit pang data: Ang pagpapataas ng dami ng data ay makakatulong sa modelo na mag-generalize nang mas mahusay sa pamamagitan ng pagbibigay ng mas magkakaibang at kinatawan ng sample ng pinagbabatayan na pamamahagi.
Ang paghahanap ng tamang balanse sa pagitan ng pagiging kumplikado at paglalahat ng modelo ay mahalaga sa pagpigil sa overfitting at underfitting, at nakakatulong ang mga diskarteng ito sa pagkamit ng balanseng iyon.
