Переобучение происходит, когда модель изучает не только основные закономерности в обучающих данных, но также шум и случайность, присутствующие в этом конкретном наборе данных. В результате получается модель, которая очень хорошо работает на обучающих данных, но не может обобщать на новые, невидимые данные.
Идентификация
-
Высокая точность обучения, низкая точность теста. Одним из основных показателей является то, что модель исключительно хорошо работает на обучающих данных, но плохо на тестовых или проверочных данных.
-
Сложность модели. Модели переобучения, как правило, чрезмерно сложны и улавливают шум, а не основные закономерности.
-
Визуализации: такие графики, как кривые обучения, показывающие эффективность обучающих и проверочных наборов, могут выявить переоснащение, если эффективность обучения продолжает улучшаться, в то время как производительность проверки стабилизируется или снижается.
Профилактика и методы предотвращения переобучения
– Перекрестная проверка. Такие методы, как k-кратная перекрестная проверка, могут помочь оценить эффективность модели на различных подмножествах данных, гарантируя ее хорошее обобщение.
-
Разделение обучения, проверки и тестирования: разделение данных на отдельные наборы для обучения, проверки и тестирования гарантирует, что модель оценивается на невидимых данных.
-
Выбор функций: используйте только наиболее важные функции для обучения модели, избегая шума от менее информативных атрибутов.
-
Регуляризация. Такие методы, как регуляризация L1 или L2, добавляют штрафные санкции к функции потерь модели, препятствуя созданию слишком сложных моделей.
-
Ранняя остановка: отслеживайте производительность модели на проверочном наборе и прекращайте обучение, когда производительность начинает ухудшаться, предотвращая чрезмерную оптимизацию на обучающих данных.
– Ансамблевые методы. Использование таких методов, как группирование, повышение или суммирование, может помочь уменьшить переобучение за счет объединения прогнозов нескольких моделей.
- Дополнение данных. Для некоторых типов моделей создание дополнительных обучающих данных путем применения преобразований или искажений к существующим данным может помочь предотвратить переобучение.
Баланс между сложностью модели, размером набора данных и методами регуляризации имеет решающее значение для предотвращения переобучения и обеспечения хорошего обобщения модели на новые, невидимые данные.
