Overfitting en underfitting zijn veel voorkomende problemen in modellen voor machinaal leren die hun vermogen om goed te generaliseren naar nieuwe, ongeziene gegevens beïnvloeden.
Overfitting treedt op wanneer een model niet alleen de onderliggende patronen in de trainingsgegevens leert, maar ook de ruis en willekeurige fluctuaties die in die gegevens aanwezig zijn. Als gevolg hiervan presteert het model uitzonderlijk goed op de trainingsgegevens, maar kan het niet generaliseren naar nieuwe, ongeziene gegevens omdat het in wezen de trainingsset uit het hoofd heeft geleerd.
Er is daarentegen sprake van underfitting 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.
Hoe overfitting en underfitting voorkomen
-
Kruisvalidatie: Gebruik technieken zoals k-voudige kruisvalidatie om de prestaties van het model te beoordelen op verschillende subsets van de gegevens. Dit helpt om in te schatten hoe goed het model zal generaliseren naar nieuwe gegevens.
-
Train-test opsplitsen: Splits uw gegevens op in afzonderlijke trainings- en testsets. Train het model op de trainingsset en evalueer de prestaties op de testset. Dit helpt om te beoordelen hoe goed het model generaliseert naar ongeziene gegevens.
-
Selectie/reductie van kenmerken: Verminder de complexiteit van het model door alleen de meest relevante kenmerken te selecteren of technieken zoals principale componentenanalyse (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 objectiefunctie van het model, om te voorkomen dat het te nauw aansluit bij de ruis in de gegevens.
-
Ensemblemethoden: Combineer meerdere modellen om over- en underfitting te verminderen. Technieken zoals bagging, boosting of stacking gebruiken meerdere modellen om de algemene prestaties en generalisatie te verbeteren.
-
Hyperparameter afstemmen: Hyperparameters van het model aanpassen ( zoals leersnelheid, diepte van bomen in beslisbomen, enz.) met behulp van technieken zoals rasterzoeken of willekeurig zoeken om de optimale configuratie te vinden die bias en variantie in evenwicht houdt.
-
Vroegtijdig stoppen: Controleer de prestaties van het model op een validatieset tijdens het trainen en stop het trainingsproces wanneer de prestaties beginnen af te nemen, waardoor overfitting wordt voorkomen.
-
Meer gegevens: Het verhogen van de hoeveelheid gegevens kan het model helpen beter te generaliseren door een meer diverse en representatieve steekproef van de onderliggende verdeling te leveren.
Het vinden van de juiste balans tussen modelcomplexiteit en generalisatie is cruciaal bij het voorkomen van overfitting en underfitting, en deze technieken helpen bij het bereiken van die balans.
