Cuprins:
Definiție - Ce înseamnă Overfitting?
În statistici și învățare automată, adaptarea se produce atunci când un model încearcă să prezice o tendință a datelor prea zgomotoase. Supracompletarea este rezultatul unui model excesiv de complex cu prea mulți parametri. Un model care nu este echipat este inexact deoarece tendința nu reflectă realitatea datelor.
Techopedia explică Overfitting
Un model neadecvat este un model cu o linie de tendință care reflectă erorile din datele cu care este instruit, în loc să prezice cu precizie datele nevăzute. Acest lucru este mai bine văzut vizual cu un grafic de puncte de date și o linie de tendință. Un model supraalimentat prezintă o curbă cu puncte mai mari și inferioare, în timp ce un model montat corect arată o curbă lină sau o regresie liniară.
Principala problemă a supraîncadrării este că modelul a memorat în mod eficient punctele de date existente, mai degrabă decât să încerce să prezice cum ar fi punctele de date nevăzute.
Suprafațarea rezultă de obicei dintr-un număr excesiv de puncte de antrenament. Există o serie de tehnici pe care cercetătorii de învățare automată le pot utiliza pentru atenuarea supraajustării, inclusiv validarea încrucișată, regularizarea, oprirea timpurie, tăierea, prundele bayesiene, abandonul și compararea modelelor.
