Hva er overfitting?
Overfitting er et problem som oppstår i maskinlæring når en modell lærer seg å gjenskape opplæringsdataene for godt, og som et resultat, presterer dårligere på nye, ukjente data. I stedet for å lære de underliggende mønstrene og strukturene i dataene, lærer modellen seg å huske opplæringsdataene, inkludert støy og uregelmessigheter som er spesifikke for det datasettet.
Overfitting resulterer i en høy grad av nøyaktighet på opplæringsdataene, men dårlig generalisering til nye data. Dette kan føre til at modellen blir ubrukelig i praktiske anvendelser, siden den ikke kan tilpasse seg eller forutsi resultater på ukjente eksempler.
Hvordan fungerer det?
Overfitting er et fenomen som skjer i maskinlæring når en modell tilpasser seg for godt til opplæringsdataene, på bekostning av dens evne til å generalisere til nye data. Når vi trener en maskinlæringsmodell, prøver vi å finne en funksjon som best beskriver forholdet mellom inputdataene (funksjoner) og de tilsvarende målvariablene (etiketter). Målet er å finne en modell som kan forutsi målvariablene for nye, ukjente data basert på deres funksjoner.
Overfitting oppstår når modellen blir for kompleks og tilpasser seg støy og uregelmessigheter i opplæringsdataene. Dette kan skje når:
- Modellen er for kompleks i forhold til dataene: En kompleks modell med mange parametere kan potensielt tilpasse seg alle detaljene i opplæringsdataene, inkludert støy og unntak. Dette resulterer i høy ytelse på opplæringsdataene, men dårlig ytelse på ukjente data.
- Det er for lite opplæringsdata: Hvis datasettet er for lite, kan modellen tilpasse seg hver enkelt datapunkt og bli for spesifikk for opplæringsdataene.
- Dataene inneholder støy: Støy i opplæringsdataene kan føre til at modellen lærer mønstre som ikke er representative for den underliggende prosessen som genererer dataene.
Når overfitting skjer, er modellen ikke i stand til å generalisere godt til nye data. Den vil prestere bra på opplæringsdataene, men når den blir testet på nye data, vil den ha en tendens til å gjøre dårlige forutsigelser. For å redusere overfitting kan man bruke teknikker som regularisering, tidlig stans, kryssvalidering, dataaugmentering og øke mengden av opplæringsdata.
Eksempeler på overfitting i praktisk bruk
Overfitting kan påvirke mange maskinlærings applikasjoner i praksis, og det er viktig å være oppmerksom på denne utfordringen for å unngå dårlig ytelse på nye data. Her er noen eksempler på overfitting i praktisk bruk:
- Bildeklassifisering: Hvis en modell for bildeklassifisering er overtilpasset til opplæringsdataene, kan den være i stand til å gjenkjenne spesifikke bilder fra treningssettet med høy nøyaktighet, men feiler når det gjelder å klassifisere nye, ukjente bilder.
- Spamdeteksjon: En e-postspamdeteksjonsmodell som er overtilpasset, kan være i stand til å identifisere spam i opplæringsdataene perfekt, men kan ikke generalisere godt til nye spam-e-poster som har litt forskjellige mønstre og egenskaper.
- Anbefalingssystemer: Overfitting i anbefalingssystemer kan føre til at modellen blir for spesifikk i sine anbefalinger basert på opplæringsdataene og ikke er i stand til å gi gode anbefalinger for nye brukere eller elementer som ikke er en del av opplæringsdatasettet.
- Finansiell modellering: Overfitting kan være et problem i finansiell modellering, hvor en modell som er overtilpasset til historiske data kan gi dårlige prognoser for fremtidige markedsbevegelser og føre til feilaktige investeringsbeslutninger.
- Medisinsk diagnostikk: Hvis en maskinlæringsmodell som brukes til å diagnostisere sykdommer er overtilpasset til opplæringsdataene, kan den gi upålitelige resultater når den analyserer nye pasientdata, noe som kan ha alvorlige konsekvenser for pasientbehandling og -sikkerhet.
Hva er navnet på engelsk
Det engelske ordet er overfitting . På norsk kan ordet oversettes til overmontering.