Cosa significa "Sovra-adattamento"?
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L'over-fitting è un problema comune nel machine learning che succede quando un modello impara troppo dai dati di addestramento. Invece di trovare i pattern generali, cattura rumori o dettagli che non si applicano a nuovi dati. Questo può far sì che il modello funzioni benissimo sul set di addestramento ma male su dati nuovi o diversi.
Segni di Over-fitting
- Alta Accuratezza in Addestramento: Il modello mostra una grande accuratezza sui dati su cui è stato addestrato.
- Bassa Accuratezza nei Test: Quando viene testato su nuovi dati, l'accuratezza cala drasticamente.
Perché È Importante
L'over-fitting è un problema perché significa che il modello non sta veramente imparando quello che dovrebbe. Invece di essere utile per fare previsioni nel mondo reale, il modello si limita a memorizzare i dati di addestramento.
Modi per Ridurre l'Over-fitting
- Aumento dei Dati: Cambiare leggermente i dati di addestramento per fornire più esempi.
- Regolarizzazione: Aggiungere una penalità al modello per evitare che diventi troppo complesso.
- Apprendimento Insieme: Combinare vari modelli per migliorare le prestazioni complessive.
- Usare Diverse Funzioni di Perdita: Provare nuovi metodi per guidare il processo di addestramento in modo più efficace.
Affrontando l'over-fitting, i modelli possono funzionare meglio su nuovi dati, rendendoli più affidabili per un uso pratico.