Prekomerno in premajhno opremljanje sta pogosti težavi v modelih strojnega učenja, ki vplivata na njihovo sposobnost dobrega posploševanja na nove, nevidene podatke.
Prekomerno opremljanje se zgodi, ko se model nauči ne samo osnovnih vzorcev v podatkih o usposabljanju, ampak tudi se nauči šuma in naključnih nihanj, ki so prisotna v teh podatkih. Posledično se model izjemno dobro obnese na podatkih o usposabljanju, vendar ne uspe posplošiti na nove, nevidene podatke, ker si je v bistvu zapomnil niz za usposabljanje.
Nezadostno prileganje se po drugi strani zgodi, ko je model preprost, da bi zajel temeljne vzorce v podatkih o usposabljanju. Slabo deluje ne samo na podatkih za usposabljanje, ampak tudi na novih podatkih, ker se ne nauči razmerij in zapletenosti, ki so prisotne v podatkih.
Kako preprečiti preveč in premalo opreme
-
Navzkrižno preverjanje: uporabite tehnike, kot je k-kratno navzkrižno preverjanje, da ocenite delovanje modela na različnih podnaborih podatkov. Pomaga pri ocenjevanju, kako dobro se bo model posplošil na nove podatke.
-
Razdelitev usposabljanja in testiranja: razdelite svoje podatke v ločene nize usposabljanja in testiranja. Usposobite model na učnem nizu in ocenite njegovo delovanje na testnem nizu. To pomaga oceniti, kako dobro se model posplošuje na nevidne podatke.
-
Izbira/zmanjšanje funkcij: Zmanjšajte zapletenost modela tako, da izberete samo najbolj pomembne funkcije ali uporabite tehnike, kot je analiza glavnih komponent (PCA), da zmanjšate dimenzionalnost podatkov.
-
Regularizacija: tehnike, kot sta L1 ali L2 regulacija, dodajajo kazni za kompleksnost objektivni funkciji modela in ji preprečujejo, da bi se preveč prilegala šumu v podatkih.
-
Metode ansambla: združite več modelov, da zmanjšate preveč in premalo. Tehnike, kot so vrečanje, povečanje ali zlaganje, uporabljajo več modelov za izboljšanje splošne učinkovitosti in posploševanja.
-
Uravnavanje hiperparametrov: Prilagodite hiperparametre modela (kot je stopnja učenja, globina dreves v odločitvenih drevesih itd.) z uporabo tehnik, kot sta iskanje po mreži ali naključno iskanje, da poiščete optimalno konfiguracijo, ki uravnava pristranskost in varianco.
-
Predčasna zaustavitev: spremljajte zmogljivost modela na validacijskem nizu med vadbo in ustavite vadbeni proces, ko se zmogljivost začne slabšati, s čimer preprečite prekomerno opremljanje.
-
Več podatkov: Povečanje količine podatkov lahko pripomore k boljši posplošitvi modela z zagotavljanjem bolj raznolikega in reprezentativnega vzorca osnovne porazdelitve.
Iskanje pravega ravnovesja med kompleksnostjo modela in posploševanjem je ključnega pomena pri preprečevanju prekomernega in premajhnega prileganja, te tehnike pa pomagajo pri doseganju tega ravnovesja.
