Prepracovanie nastane, keď sa model naučí nielen základné vzorce v trénovacích údajoch, ale aj šum a náhodnosť prítomné v tomto konkrétnom súbore údajov. Výsledkom je model, ktorý funguje veľmi dobre na tréningových údajoch, ale nedokáže zovšeobecniť na nové, neviditeľné údaje.
Identifikácia
-
Vysoká presnosť tréningu, nízka presnosť testu: Jedným z primárnych ukazovateľov je, keď model funguje výnimočne dobre v údajoch o trénovaní, ale slabo v údajoch o teste alebo overovaní.
-
Zložitosť modelu: Modely s nadmerným prispôsobením majú tendenciu byť príliš zložité a zachytávajú skôr šum ako základné vzory.
-
Vizualizácie: Grafy ako krivky učenia zobrazujúce výkon v tréningových a overovacích súpravách môžu odhaliť nadmerné prispôsobenie, ak sa tréningový výkon naďalej zlepšuje, zatiaľ čo výkon overovania stagnuje alebo klesá.
Prevencia a techniky na zmiernenie nadmerného vybavenia
-
Cross-Validation: Techniky ako k-násobná krížová validácia môžu pomôcť vyhodnotiť výkonnosť modelu v rôznych podskupinách údajov, čím sa zabezpečí, že bude dobre zovšeobecnený.
-
Tréning-Validation-Test Split: Rozdelenie údajov do samostatných súborov na školenie, overenie a testovanie zaisťuje, že model sa vyhodnotí na základe neviditeľných údajov.
-
Výber funkcií: Na trénovanie modelu používajte iba najrelevantnejšie funkcie, vyhýbajte sa šumu z menej informatívnych atribútov.
-
Regularizácia: Techniky ako regularizácia L1 alebo L2 pridávajú do stratovej funkcie modelu výrazy trestu, čím odrádzajú od príliš zložitých modelov.
-
Skoré zastavenie: Monitorujte výkon modelu na overovacej sade a zastavte tréning, keď výkon začne klesať, čím zabránite nadmernej optimalizácii tréningových údajov.
-
Metódy zostavy: Použitie techník, ako je vrecovanie, zvyšovanie alebo skladanie, môže pomôcť znížiť nadmerné vybavenie kombináciou predpovedí viacerých modelov.
-
Rozšírenie údajov: Pri určitých typoch modelov môže generovanie dodatočných trénovacích údajov pomocou transformácií alebo porúch na existujúce údaje pomôcť zabrániť nadmernému prispôsobeniu.
Vyváženie zložitosti modelu, veľkosti súboru údajov a techník regularizácie je kľúčové, aby sa predišlo nadmernému prispôsobeniu a zároveň sa zabezpečilo, že model sa dobre zovšeobecní na nové, neviditeľné údaje.
