Overfitting en underfitting in machine learning

Bijgewerkt op June 22, 2024 2 Minuten lezen

Overfitting en underfitting zijn veelvoorkomende problemen in machine learning-modellen die hun vermogen om goed te generaliseren naar nieuwe, onzichtbare gegevens beïnvloeden.

Overfitting vindt plaats wanneer een model niet alleen de onderliggende patronen in de trainingsgegevens leert, maar ook de ruis en willekeurige fluctuaties in die gegevens leert. Als gevolg hiervan presteert het model uitzonderlijk goed op de trainingsgegevens, maar kan niet worden gegeneraliseerd naar nieuwe, onzichtbare gegevens omdat het in essentie de trainingsset heeft gememoriseerd.

Onderfitting vindt daarentegen plaats wanneer een model te eenvoudig is om de onderliggende patronen in de trainingsgegevens vast te leggen. Het presteert niet alleen slecht op de trainingsgegevens, maar ook op nieuwe gegevens, omdat het er niet in slaagt de relaties en complexiteiten in de gegevens te leren kennen.

Hoe u overfitting en onderfitting kunt voorkomen

• Kruisvalidatie: gebruik technieken zoals k-voudige kruisvalidatie om de prestaties van het model op verschillende subsets van de gegevens te beoordelen. Het helpt bij het inschatten hoe goed het model zal generaliseren naar nieuwe gegevens.

• Train-test split: Splits uw gegevens op in afzonderlijke trainings- en testsets. Train het model op de trainingsset en evalueer de prestaties ervan op de testset. Dit helpt bij het beoordelen hoe goed het model generaliseert naar onzichtbare gegevens.

• Kenmerkselectie/reductie: verminder de complexiteit van het model door alleen de meest relevante kenmerken te selecteren of door technieken zoals Principal Component Analysis (PCA) te gebruiken om de dimensionaliteit van de gegevens te verminderen.

• Regularisatie: technieken zoals L1- of L2-regularisatie voegen straffen voor complexiteit toe aan de objectieve functie van het model, waardoor wordt voorkomen dat de ruis in de gegevens te nauw aansluit.

• Ensemblemethoden: combineer meerdere modellen om overfitting en onderfitting te verminderen. Technieken zoals bagging, boosting of stacking gebruiken meerdere modellen om de algehele prestaties en generalisatie te verbeteren.

• Afstemming van hyperparameters: pas hyperparameters van het model aan (zoals leersnelheid, diepte van bomen in beslissingsbomen, enz.) met behulp van technieken zoals raster zoeken of willekeurig zoeken om de optimale configuratie te vinden die vooringenomenheid compenseert en variantie.

• Vroegtijdig stoppen: controleer de prestaties van het model op een validatieset tijdens de training en stop het trainingsproces wanneer de prestaties beginnen te verslechteren, waardoor overfitting wordt voorkomen.

• Meer gegevens: Door de hoeveelheid gegevens te vergroten kan het model beter worden gegeneraliseerd door een diverser en representatiever monster van de onderliggende verdeling te bieden.

Het vinden van de juiste balans tussen modelcomplexiteit en generalisatie is cruciaal om overfitting en underfitting te voorkomen, en deze technieken helpen bij het bereiken van dat evenwicht.