Надмірне та недостатнє оснащення є поширеними проблемами в моделях машинного навчання, які впливають на їх здатність добре узагальнювати нові, невидимі дані.
Переобладнання відбувається, коли модель вивчає не лише базові шаблони в навчальних даних, але також вивчає шум і випадкові коливання, присутні в цих даних. Як наслідок, модель надзвичайно добре працює з навчальними даними, але не може узагальнити нові, невидимі дані, оскільки вона фактично запам’ятала навчальний набір.
Недостатність, з іншого боку, трапляється, коли модель занадто проста, щоб охопити базові закономірності в навчальних даних. Він погано працює не лише з навчальними даними, але й з новими даними, оскільки не вдається вивчити зв’язки та складності, присутні в даних.
Як запобігти переобладнанню та недооблаштуванню
-
Перехресна перевірка: використовуйте такі методи, як k-кратна перехресна перевірка, щоб оцінити ефективність моделі на різних підмножинах даних. Це допомагає оцінити, наскільки добре модель узагальнюватиме нові дані.
-
Поділ на тестування: розділіть дані на окремі набори для навчання та тестування. Навчіть модель на навчальному наборі та оцініть його продуктивність на тестовому наборі. Це допомагає оцінити, наскільки добре модель узагальнює невидимі дані.
-
Вибір/зменшення функцій: зменшіть складність моделі, вибравши лише найбільш релевантні функції або використовуючи такі методи, як аналіз головних компонентів (PCA), щоб зменшити розмірність даних.
-
Регуляризація: такі методи, як регулярізація L1 або L2, додають штрафи за складність цільової функції моделі, не даючи їй надто точно відповідати шуму в даних.
-
Методи ансамблю: поєднуйте кілька моделей, щоб зменшити надмір і недостатність. Такі методи, як пакетування, посилення або стекування, використовують кілька моделей для покращення загальної продуктивності та узагальнення.
-
Налаштування гіперпараметрів: налаштуйте гіперпараметри моделі (наприклад, швидкість навчання, глибину дерев у деревах рішень тощо), використовуючи такі методи, як пошук у сітці або випадковий пошук, щоб знайти оптимальну конфігурацію, яка врівноважує зміщення. і дисперсія.
-
Рання зупинка: відстежуйте продуктивність моделі на перевірочному наборі під час навчання та припиняйте процес навчання, коли продуктивність починає знижуватися, таким чином запобігаючи переобладнанню.
-
Більше даних: збільшення обсягу даних може допомогти моделі краще узагальнити, надаючи більш різноманітну та репрезентативну вибірку основного розподілу.
Пошук правильного балансу між складністю моделі та узагальненням має вирішальне значення для запобігання надмірному та недостатньому оснащенню, і ці методи допомагають досягти цього балансу.
