Was bedeutet "Überanpassung"?
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Overfitting ist ein häufiges Problem im maschinellen Lernen, das passiert, wenn ein Modell zu viel aus den Trainingsdaten lernt. Anstatt die allgemeinen Muster zu finden, nimmt es Rauschen oder Details auf, die für neue Daten nicht gelten. Das kann dazu führen, dass das Modell im Training echt gut abschneidet, aber bei neuen oder anderen Daten schlecht abschneidet.
Anzeichen für Overfitting
- Hohe Trainingsgenauigkeit: Das Modell zeigt eine super Genauigkeit bei den Daten, auf denen es trainiert wurde.
- Niedrige Testgenauigkeit: Wenn es mit neuen Daten getestet wird, sinkt die Genauigkeit stark.
Warum das wichtig ist
Overfitting ist ein Problem, weil es bedeutet, dass das Modell nicht wirklich lernt, was es sollte. Statt nützlich für Vorhersagen in der echten Welt zu sein, merkt sich das Modell einfach die Trainingsdaten.
Möglichkeiten, Overfitting zu reduzieren
- Datenaugmentation: Die Trainingsdaten leicht verändern, um mehr Beispiele zu bieten.
- Regularisierung: Eine Strafe zum Modell hinzufügen, um zu verhindern, dass es zu komplex wird.
- Ensemble-Lernen: Mehrere Modelle kombinieren, um die Gesamtleistung zu verbessern.
- Verwendung unterschiedlicher Verlustfunktionen: Neue Methoden ausprobieren, um den Trainingsprozess effektiver zu steuern.
Wenn man Overfitting angeht, können Modelle besser mit neuen Daten umgehen, was sie zuverlässiger für praktische Anwendungen macht.