Переоценка в машинном обучении

Переоптимизация в машинном обучении - это термин, используемый для описания ситуации, когда модель машинного обучения хорошо работает на обучающих данных, но не может обобщить новые данные. Это происходит, когда модель слишком сложна и имеет множество параметров, каждый из которых специально настраивается на обучающий набор данных. Переоптимизация также может произойти, когда модель слишком проста и не отражает структуру данных.

В целом, перебор происходит, когда модель слишком сложна и изучает точные закономерности или шум, присутствующие в обучающих данных. Это негативно сказывается на производительности модели при работе с данными вне выборки, поскольку она была обучена на ограниченном подмножестве данных и склонна запоминать закономерности, а не обобщать их.

Перебор в моделях машинного обучения обычно возникает из-за комбинации факторов. К ним относятся недостаток или слишком большой объем данных, сложность модели, превышающая необходимую для объяснения целевого поведения, или слишком большое количество объясняющих переменных с избыточной информацией.

Чтобы избежать перебора, необходимо правильно выбрать обучающие данные и построить подходящую модель. Обычно для повышения точности обобщения используются такие методы регуляризации, как усадка, выбор подмножества и методы, основанные на парсимонии. Кроме того, необходимо проводить пост-оценочные проверки, чтобы убедиться, что модель не перестраивается. Наконец, использование мощных методов визуализации данных, помогающих прояснить структуру данных и модели, также может снизить вероятность чрезмерной подгонки.