Overfitting in Machine Learning-modellen begrijpen en voorkomen

Bijgewerkt op June 22, 2024 2 Minuten lezen

Overfitting vindt plaats 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 basis van de trainingsgegevens maar er niet in slaagt te generaliseren 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.

• Modelcomplexiteit: Overfit-modellen zijn doorgaans buitengewoon complex en vangen ruis op in plaats van de onderliggende patronen.

• Visualisaties: grafieken zoals leercurven die de prestaties op trainings- en validatiesets weergeven, kunnen overfitting aan het licht brengen als de trainingsprestaties blijven verbeteren terwijl de validatieprestaties plat worden of afnemen.

Preventie en technieken om overfitting te verminderen

• 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 goed kan worden gegeneraliseerd.

• Train-Validation-Test Split: het opsplitsen van de gegevens in verschillende sets voor training, validatie en testen zorgt ervoor dat het model wordt beoordeeld op ongeziene gegevens.

• Kenmerkselectie: gebruik alleen de meest relevante kenmerken om het model te trainen, waarbij ruis door minder informatieve kenmerken wordt vermeden.

• Regularisatie: technieken zoals L1- of L2-regularisatie voegen straftermen toe aan de verliesfunctie van het model, waardoor al te complexe modellen worden ontmoedigd.

• Vroeg stoppen: bewaak de prestaties van het model op een validatieset en stop de training wanneer de prestaties beginnen te verslechteren, zodat er niet te veel wordt geoptimaliseerd op basis van de trainingsgegevens.

• Ensemble-methoden: het gebruik van technieken zoals bagging, boosting of stacking kan overfitting helpen verminderen door de voorspellingen van meerdere modellen te combineren.

• Gegevensvergroting: voor bepaalde typen modellen kan het genereren van aanvullende trainingsgegevens door het toepassen van transformaties of verstoringen op de bestaande gegevens overfitting helpen voorkomen.

Het balanceren van de complexiteit van het model, de omvang van de dataset en de regularisatietechnieken is van cruciaal belang om overfitting te voorkomen en er tegelijkertijd voor te zorgen dat het model goed generaliseert naar nieuwe, onzichtbare gegevens.