L'overfitting e l'underfitting sono problemi comuni nei modelli di apprendimento automatico che influiscono sulla loro capacità di generalizzare bene a nuovi dati non visti.
L'overfitting si verifica quando un modello apprende non solo gli schemi sottostanti ai dati di addestramento, ma anche il rumore e le fluttuazioni casuali presenti in quei dati. Di conseguenza, il modello ottiene prestazioni eccezionali sui dati di addestramento, ma non riesce a generalizzare a nuovi dati non visti perché ha essenzialmente memorizzato il set di addestramento.
L'underfitting, invece, si verifica quando un modello è troppo semplice per catturare i modelli sottostanti nei dati di addestramento. Le prestazioni del modello sono scarse non solo sui dati di addestramento, ma anche su quelli nuovi, perché non riesce ad apprendere le relazioni e le complessità presenti nei dati.
Come prevenire l'overfitting e l'underfitting
-
Convalida incrociata: Utilizzare tecniche come la convalida incrociata k-fold per valutare le prestazioni del modello su diversi sottoinsiemi di dati. Questo aiuta a stimare la capacità del modello di generalizzarsi a nuovi dati.
-
Suddivisione treno-test: Dividere i dati in set di allenamento e di test separati. Addestrate il modello sul set di allenamento e valutate le sue prestazioni sul set di test. In questo modo è possibile valutare la capacità del modello di generalizzarsi ai dati non visti.
-
Selezione/riduzione delle caratteristiche: Ridurre la complessità del modello selezionando solo le caratteristiche più rilevanti o utilizzando tecniche come l'analisi delle componenti principali (PCA) per ridurre la dimensionalità dei dati.
-
Regolarizzazione: Tecniche come la regolarizzazione L1 o L2 aggiungono penalità per la complessità alla funzione obiettivo del modello, impedendogli di adattarsi troppo strettamente al rumore dei dati.
-
Metodi Ensemble: Combinano più modelli per ridurre l'overfitting e l'underfitting. Tecniche come bagging, boosting o stacking utilizzano più modelli per migliorare le prestazioni complessive e la generalizzazione.
-
Regolazione degli iperparametri: Regolare gli iperparametri del modello (come il tasso di apprendimento, la profondità degli alberi negli alberi decisionali, ecc.) utilizzando tecniche come la ricerca a griglia o la ricerca casuale per trovare la configurazione ottimale che bilanci bias e varianza.
-
Arresto anticipato: Monitorare le prestazioni del modello su un set di validazione durante l'addestramento e interrompere il processo di addestramento quando le prestazioni iniziano a peggiorare, evitando così l'overfitting.
-
Più dati: L'aumento della quantità di dati può aiutare il modello a generalizzare meglio, fornendo un campione più vario e rappresentativo della distribuzione sottostante.
Trovare il giusto equilibrio tra complessità del modello e generalizzazione è fondamentale per evitare l'overfitting e l'underfitting, e queste tecniche aiutano a raggiungere tale equilibrio.
