Переобладнання відбувається, коли модель вивчає не лише базові шаблони в навчальних даних, але також шум і випадковість, присутні в цьому конкретному наборі даних. Це призводить до моделі, яка дуже добре працює на даних навчання, але не вдається узагальнити для нових, невідомих даних.
Ідентифікація
-
Висока точність навчання, низька точність тесту: одним із основних показників є те, коли модель надзвичайно добре працює на даних навчання, але погано на даних тесту чи перевірки.
-
Складність моделі: моделі з перевищенням рівня, як правило, надто складні, вловлюючи шум, а не базові шаблони.
-
Візуалізації: такі графіки, як криві навчання, що показують ефективність наборів для навчання та перевірки, можуть виявити переобладнання, якщо ефективність навчання продовжує покращуватися, а ефективність перевірки плато або знижується.
Запобігання та методи пом'якшення переобладнання
-
Перехресна перевірка: такі методи, як k-кратна перехресна перевірка, можуть допомогти оцінити ефективність моделі на різних підмножинах даних, забезпечуючи її хороше узагальнення.
-
Розділення навчання-перевірки-тесту: розділення даних на окремі набори для навчання, перевірки та тестування гарантує, що модель оцінюється на невидимих даних.
-
Вибір функцій: використовуйте лише найбільш відповідні функції для навчання моделі, уникаючи шуму від менш інформативних атрибутів.
-
Регуляризація: такі методи, як регулярізація L1 або L2, додають штрафні терміни до функції втрат моделі, перешкоджаючи надто складним моделям.
-
Дострокова зупинка: відстежуйте продуктивність моделі на перевірочному наборі та припиняйте навчання, коли продуктивність починає знижуватися, запобігаючи її надмірній оптимізації даних навчання.
-
Методи ансамблю: використання таких прийомів, як мішок, посилення або стекування, може допомогти зменшити надмірне оснащення шляхом поєднання прогнозів кількох моделей.
-
Збільшення даних: для певних типів моделей генерація додаткових навчальних даних шляхом застосування перетворень або збурень до існуючих даних може допомогти запобігти переобладнанню.
Збалансування складності моделі, розміру набору даних і методів регулярізації має вирішальне значення, щоб запобігти переобладнанню, одночасно гарантуючи, що модель добре узагальнює нові, невідомі дані.
