Понимание переобучения и недообучения в машинном обучении
Когда дело доходит до машинного обучения с учителем, термины «переобучение» и «недообучение» обычно используются для описания двух типов проблем, которые могут возникнуть при обучении модели.
В этом сообщении блога мы рассмотрим, что означают эти термины и как они могут повлиять на производительность ваших моделей.
Что такое переоснащение?
Переобучение — это ситуация, когда модель обучается на наборе данных до такой степени, что становится слишком специализированной для этих данных. Другими словами, модель становится настолько «хорошей» в предсказании результатов обучающих данных, что не может обобщать новые, невидимые данные. Это может привести к высокой точности обучающих данных, но низкой производительности к тестовым данным.
Причины переобучения
Переобучение часто возникает из-за использования модели, которая слишком сложна для заданных данных, или из-за слишком длительного обучения модели. Некоторые другие причины переобучения включают в себя:
- Недостаточно обучающих данных
- Использование функций, не имеющих отношения к проблеме
- Шумные или нерелевантные данные
- Слишком много итераций во время обучения
Пример переобучения
Давайте рассмотрим пример учителя, пытающегося предсказать результаты своих учеников на выпускном экзамене на основе их результатов на промежуточных экзаменах, заданиях и контрольных. В сценарии переобучения учитель заранее предоставляет учащимся фактические экзаменационные вопросы для всех внутренних экзаменов. Это приводит к высокой успеваемости на внутренних экзаменах, но к плохой успеваемости на выпускном экзамене, поскольку студенты не знакомятся с реальными экзаменационными вопросами.
Что такое недообучение?
Недообучение — это противоположность переобучению, когда модель слишком проста, чтобы уловить основные закономерности в обучающих данных. В результате модель делает неточные прогнозы и не может хорошо обобщать новые, невидимые данные. Это может привести к низкой точности как обучающих, так и тестовых данных.
Причины недообучения
Недообучение часто возникает из-за использования модели, которая слишком проста для заданных данных. Некоторые другие причины недообучения включают в себя:
- Недостаточно функций или переменных, чтобы отразить сложность проблемы.
- Недостаточно обучающих данных
- Шумные или нерелевантные данные
- Использование недостаточно мощной модели
Пример недообучения
Продолжим на примере учителя. В сценарии недостаточной подготовки учитель оценивает успеваемость учащегося, основываясь только на посещаемости, а не на его успеваемости на промежуточных экзаменах, заданиях или викторинах. Это приводит к неточным предсказаниям их истинных способностей и не может быть полезно для обобщения будущих сценариев.
Заключение
Переоснащение и недооснащение — две распространенные проблемы в машинном обучении, которые могут повлиять на производительность ваших моделей. Поняв эти понятия и их причины, вы сможете лучше идентифицировать и использовать их в своей работе. Чтобы избежать переобучения или недообучения, важно выбрать модель, подходящую для заданных данных, убедиться, что у вас достаточно обучающих данных, и регулярно оценивать производительность модели на тестовых данных.
