Nadmerné vybavenie a nedostatočné vybavenie sú bežné problémy v modeloch strojového učenia, ktoré ovplyvňujú ich schopnosť dobre zovšeobecniť nové, neviditeľné údaje.
Prepracovanie nastane, keď sa model naučí nielen základné vzorce v trénovacích údajoch, ale naučí sa aj šum a náhodné výkyvy prítomné v týchto údajoch. Výsledkom je, že model funguje výnimočne dobre na trénovacích údajoch, ale nedokáže zovšeobecniť na nové, neviditeľné údaje, pretože si v podstate zapamätal trénovaciu množinu.
Nedostatočné prispôsobenie na druhej strane nastáva, keď je model príliš jednoduchý na to, aby zachytil základné vzorce v tréningových údajoch. Má nízku výkonnosť nielen pri trénovacích údajoch, ale aj pri nových údajoch, pretože sa nedokáže naučiť vzťahy a zložitosti prítomné v údajoch.
Ako predísť nadmernému a nedostatočnému vybaveniu
-
Krížová validácia: Použite techniky ako k-násobná krížová validácia na posúdenie výkonnosti modelu na rôznych podskupinách údajov. Pomáha to odhadnúť, ako dobre sa model zovšeobecní na nové údaje.
-
Rozdelenie tréningu a testovania: Rozdeľte svoje údaje do samostatných tréningových a testovacích sád. Trénujte model na tréningovej súprave a vyhodnoťte jeho výkon na testovacej súprave. To pomáha posúdiť, ako dobre sa model zovšeobecňuje na neviditeľné údaje.
-
Výber/redukcia funkcií: Znížte zložitosť modelu výberom len najrelevantnejších funkcií alebo použitím techník, ako je analýza hlavných komponentov (PCA) na zníženie rozmerov údajov.
-
Regularizácia: Techniky ako regularizácia L1 alebo L2 pridávajú pokuty za zložitosť objektívnej funkcie modelu, čím bránia tomu, aby sa šum v údajoch prispôsobil príliš tesne.
-
Metódy zostavy: Skombinujte viacero modelov, aby ste znížili nadmerné a nedostatočné namontovanie. Techniky, ako je vrecovanie, posilňovanie alebo skladanie, využívajú viacero modelov na zlepšenie celkového výkonu a zovšeobecnenia.
-
Ladenie hyperparametrov: Upravte hyperparametre modelu (ako je rýchlosť učenia, hĺbka stromov v rozhodovacích stromoch atď.) pomocou techník ako vyhľadávanie v mriežke alebo náhodné vyhľadávanie, aby ste našli optimálnu konfiguráciu, ktorá vyvažuje zaujatosť a rozptyl.
-
Skoré zastavenie: Monitorujte výkon modelu na overovacej sade počas tréningu a zastavte tréningový proces, keď výkon začne klesať, čím predídete preťaženiu.
-
Viac údajov: Zvýšenie množstva údajov môže pomôcť modelu lepšie zovšeobecniť tým, že poskytne rozmanitejšiu a reprezentatívnejšiu vzorku základného rozdelenia.
Nájdenie správnej rovnováhy medzi zložitosťou modelu a zovšeobecnením je rozhodujúce pri predchádzaní nadmernej a nedostatočnej výbave a tieto techniky pomáhajú dosiahnuť túto rovnováhu.
