Overfitting treedt op wanneer een model niet alleen de onderliggende patronen in de trainingsgegevens leert, maar ook de ruis en willekeurigheid die aanwezig zijn in die specifieke dataset. Dit resulteert in een model dat zeer goed presteert op de trainingsgegevens, maar niet generaliseert naar nieuwe, ongeziene gegevens.
Identificatie
-
Hoge trainingsnauwkeurigheid, lage testnauwkeurigheid: Een van de belangrijkste indicatoren is wanneer het model uitzonderlijk goed presteert op de trainingsgegevens, maar slecht op de test- of validatiegegevens.
-
Complexiteit van het model: Overfit modellen zijn vaak overdreven complex en vangen eerder ruis op dan de onderliggende patronen.
-
Visualisaties: Plots zoals leercurves die de prestaties op trainings- en validatiesets weergeven, kunnen overfitting aantonen als de trainingsprestaties blijven verbeteren terwijl de validatieprestaties stagneren of afnemen.
Preventie en technieken om overfitting te beperken
-
Kruisvalidatie: Technieken zoals k-voudige kruisvalidatie kunnen helpen bij het evalueren van de prestaties van het model op verschillende subsets van de gegevens, zodat het model goed generaliseert.
-
Opsplitsing tussen trainen, valideren en testen: Het splitsen van de gegevens in verschillende sets voor trainen, valideren en testen zorgt ervoor dat het model wordt beoordeeld op ongeziene gegevens.
-
Selectie van kenmerken: Gebruik alleen de meest relevante kenmerken om het model te trainen en vermijd ruis van minder informatieve kenmerken.
-
Regularisatie: Technieken zoals L1 of L2 regularisatie voegen straftermen toe aan de verliesfunctie van het model, waardoor te complexe modellen worden ontmoedigd.
-
Vroegtijdig stoppen: Controleer de prestaties van het model op een validatieset en stop met trainen wanneer de prestaties beginnen af te nemen, om te voorkomen dat het model te veel optimaliseert op de trainingsgegevens.
-
Ensemble methoden: Het gebruik van technieken zoals bagging, boosting of stacking kan helpen overfitting te verminderen door de voorspellingen van meerdere modellen te combineren.
-
Gegevensuitbreiding: Voor bepaalde typen modellen kan het genereren van extra trainingsgegevens door transformaties of verstoringen toe te passen op de bestaande gegevens helpen overfitting te voorkomen.
Het in evenwicht brengen van de complexiteit van het model, de grootte van de dataset en regularisatietechnieken is cruciaal om overfitting te voorkomen en er tegelijkertijd voor te zorgen dat het model goed generaliseert naar nieuwe, ongeziene gegevens.
