Comprendere e prevenire l'overfitting nei modelli di machine learning

Aggiornato su September 02, 2024 2 minuti a leggere

L’overfitting si verifica quando un modello apprende non solo i modelli sottostanti nei dati di addestramento ma anche il rumore e la casualità presenti in quello specifico set di dati. Ciò si traduce in un modello che funziona molto bene sui dati di addestramento ma non riesce a generalizzare a dati nuovi e invisibili.

Identificazione

• Elevata precisione di addestramento, bassa precisione di test: uno degli indicatori primari è quando il modello funziona eccezionalmente bene sui dati di addestramento ma scarsamente sui dati di test o di convalida.

• Complessità del modello: i modelli overfit tendono ad essere eccessivamente complessi, catturando il rumore piuttosto che i modelli sottostanti.

• Visualizzazioni: grafici come le curve di apprendimento che mostrano le prestazioni sui set di formazione e convalida possono rivelare un adattamento eccessivo se le prestazioni di formazione continuano a migliorare mentre le prestazioni di convalida si stabilizzano o diminuiscono.

Prevenzione e tecniche per mitigare l’overfitting

• Convalida incrociata: tecniche come la convalida incrociata k-fold possono aiutare a valutare le prestazioni del modello su diversi sottoinsiemi di dati, garantendone una buona generalizzazione.

• Divisione Train-Validation-Test: la suddivisione dei dati in set distinti per training, convalida e test garantisce che il modello venga valutato su dati invisibili.

• Selezione funzionalità: utilizza solo le funzionalità più rilevanti per addestrare il modello, evitando il rumore derivante da attributi meno informativi.

• Regolarizzazione: tecniche come la regolarizzazione L1 o L2 aggiungono termini di penalità alla funzione di perdita del modello, scoraggiando modelli eccessivamente complessi.

• Arresto anticipato: monitora le prestazioni del modello su un set di convalida e interrompe l’addestramento quando le prestazioni iniziano a peggiorare, impedendogli di ottimizzare eccessivamente i dati di addestramento.

• Metodi di insieme: l’utilizzo di tecniche come bagging, boosting o stacking può aiutare a ridurre l’overfitting combinando le previsioni di più modelli.

• Aumento dei dati: per alcuni tipi di modelli, la generazione di dati di addestramento aggiuntivi applicando trasformazioni o perturbazioni ai dati esistenti può aiutare a prevenire l’adattamento eccessivo.

Il bilanciamento della complessità del modello, delle dimensioni del set di dati e delle tecniche di regolarizzazione è fondamentale per evitare un adattamento eccessivo e garantire al tempo stesso che il modello si generalizzi bene a dati nuovi e invisibili.