Переоснащение и недостаточное оснащение — распространенные проблемы в моделях машинного обучения, которые влияют на их способность хорошо обобщать новые, невидимые данные.
Переобучение происходит, когда модель изучает не только основные закономерности в обучающих данных, но также узнает шум и случайные колебания, присутствующие в этих данных. В результате модель исключительно хорошо работает с обучающими данными, но не может обобщать новые, невидимые данные, поскольку она по существу запомнила обучающую выборку.
С другой стороны, недооснащение происходит, когда модель слишком проста, чтобы уловить основные закономерности в обучающих данных. Он плохо работает не только с обучающими данными, но и с новыми данными, поскольку не может изучить взаимосвязи и сложности, присутствующие в данных.
Как предотвратить переобучение и недостаточное оснащение
– Перекрестная проверка: используйте такие методы, как перекрестная проверка в k-кратном размере, чтобы оценить эффективность модели на различных подмножествах данных. Это помогает оценить, насколько хорошо модель будет обобщаться на новые данные.
-
Разделение обучения и тестирования: разделите данные на отдельные наборы для обучения и тестирования. Обучите модель на обучающем наборе и оцените ее производительность на тестовом наборе. Это помогает оценить, насколько хорошо модель обобщает невидимые данные.
-
Выбор/сокращение функций. Уменьшите сложность модели, выбирая только наиболее важные функции или используя такие методы, как анализ главных компонентов (PCA), чтобы уменьшить размерность данных.
-
Регуляризация. Такие методы, как регуляризация L1 или L2, добавляют штрафы за сложность целевой функции модели, не позволяя ей слишком точно соответствовать шуму в данных.
-
Ансамблевые методы: объедините несколько моделей, чтобы уменьшить переобучение или недостаточное оснащение. Такие методы, как объединение, повышение или наложение, используют несколько моделей для повышения общей производительности и обобщения.
-
Настройка гиперпараметров: настройте гиперпараметры модели (например, скорость обучения, глубину деревьев в деревьях решений и т. д.) с помощью таких методов, как поиск по сетке или случайный поиск, чтобы найти оптимальную конфигурацию, которая уравновешивает смещение. и дисперсия.
-
Ранняя остановка: отслеживайте производительность модели на проверочном наборе во время обучения и останавливайте процесс обучения, когда производительность начинает ухудшаться, тем самым предотвращая переобучение.
– Больше данных. Увеличение объема данных может помочь модели лучше обобщать, предоставляя более разнообразную и репрезентативную выборку основного распределения.
Поиск правильного баланса между сложностью модели и обобщением имеет решающее значение для предотвращения переобучения и недостаточного подбора, и эти методы помогают достичь этого баланса.
