Pārmērīga un nepietiekama atbilstība ir bieži sastopamas problēmas mašīnmācīšanās modeļos, kas ietekmē to spēju labi vispārināt jaunus, neredzētus datus.
Pārmērīga pielāgošana notiek, kad modelis apgūst ne tikai apmācības datu pamatā esošos modeļus, bet arī uzzina šo datu troksni un nejaušās svārstības. Rezultātā modelim ir ārkārtīgi laba veiktspēja apmācību datos, bet nespēj vispārināt uz jauniem, neredzētiem datiem, jo tas būtībā ir iegaumējis apmācības kopu.
No otras puses, nepietiekama uzstādīšana notiek, ja modelis ir pārāk vienkāršs, lai treniņu datos ietvertu pamatā esošos modeļus. Tas slikti darbojas ne tikai apmācību datiem, bet arī jauniem datiem, jo tas nespēj apgūt datos esošās attiecības un sarežģītības.
Kā novērst pārmērīgu un nepietiekamu pielāgošanos
- Savstarpēja validācija: izmantojiet tādas metodes kā k-reizes savstarpēja validācija, lai novērtētu modeļa veiktspēju dažādās datu apakškopās. Tas palīdz novērtēt, cik labi modelis vispārināsies ar jauniem datiem.
- Vilcienu pārbaudes sadalījums: sadaliet datus atsevišķos treniņu un testu komplektos. Apmāciet modeli apmācības komplektā un novērtējiet tā veiktspēju testēšanas komplektā. Tas palīdz novērtēt, cik labi modelis vispārinās ar neredzamiem datiem.
-
Funkciju atlase/samazināšana: samaziniet modeļa sarežģītību, atlasot tikai visatbilstošākās funkcijas vai izmantojot tādas metodes kā galveno komponentu analīze (PCA), lai samazinātu datu dimensiju.
-
Regulēšana: tādas metodes kā L1 vai L2 regulēšana palielina modeļa mērķfunkcijas sarežģītību, neļaujot tai pārāk cieši iekļaut troksni datos.
-
Komplekta metodes: apvienojiet vairākus modeļus, lai samazinātu pārmērīgu un nepietiekamu pielāgošanu. Tādas metodes kā iepakošana maisos, paaugstināšana vai sakraušana izmanto vairākus modeļus, lai uzlabotu vispārējo veiktspēju un vispārināšanu.
-
Hiperparametru regulēšana: pielāgojiet modeļa hiperparametrus (piemēram, mācīšanās ātrumu, koku dziļumu lēmumu kokos utt.), izmantojot tādas metodes kā režģa meklēšana vai izlases meklēšana, lai atrastu optimālo konfigurāciju, kas līdzsvaro novirzes. un dispersiju.
-
Agrīna apstāšanās: pārraugiet modeļa veiktspēju pārbaudes komplektā apmācības laikā un apturiet apmācības procesu, kad veiktspēja sāk pasliktināties, tādējādi novēršot pārmērību.
- Vairāk datu: datu apjoma palielināšana var palīdzēt modelim labāk vispārināt, nodrošinot daudzveidīgāku un reprezentatīvāku pamatā esošā sadalījuma paraugu.
Pareiza līdzsvara atrašana starp modeļa sarežģītību un vispārināšanu ir ļoti svarīga, lai novērstu pārmērīgu un nepietiekamu pielāgošanu, un šīs metodes palīdz sasniegt šo līdzsvaru.
