Переоснащение и недообучение: общие проблемы машинного обучения

Введение

Мы все узнали о важности машинного обучения на заре науки о данных. Это было, когда мы пытались получить наши первые идеи, используя множество переменных, факторов и корреляций.

Полная модель машинного обучения — это не что иное, как математическая абстракция, описывающая взаимосвязь между входными и выходными данными алгоритма. Любое отклонение от этого соотношения приведет к переоснащению или недообучению.

Что такое переоснащение?

Переобучение — это процесс, когда алгоритм становится чрезмерно сложным и запоминает тренировочные данные, даже шум и выбросы. Таким образом, модель теряет способность хорошо обобщать новые, невидимые данные, когда она слишком точно соответствует обучающим данным.

В Overfitting модель будет иметь низкое смещение и высокую дисперсию.

Причины переобучения

Из-за чрезмерной сложности модели часто происходит переобучение для данного набора данных. Модели, содержащие большое количество параметров, имеют высокую тенденцию к переобучению, поскольку они могут научиться подгонять шум и нерелевантные функции на обучающих данных.
Предоставляя ограниченные недостаточные данные для обучения, модели становится трудно найти какие-либо отношения или основные закономерности. В таких случаях модель может переобучиться, подогнав шум, присутствующий в небольших обучающих данных.
Наличие нерелевантных или избыточных функций в модели может вызвать проблему переобучения. Эти функции могут давать шум или такую информацию, которая может вводить в заблуждение, это может привести к тому, что модель изучит шаблоны, которые плохо обобщаются на новые невидимые данные.
Отсутствие техники регуляризации также может быть причиной переобучения. Методы регуляризации, такие как L1 (Lasso) и L2 (Ridge), помогают предотвратить переоснащение, добавляя штрафной член к функции потерь модели.

Что такое недообучение?

Недообучение происходит в машинном обучении, когда модель слишком упрощена и не может уловить основную тенденцию данных. Это происходит, когда модель не может адекватно соответствовать данным обучения, что может привести к снижению производительности как обучения, так и новых невидимых данных.

В результате высокой частоты ошибок между прогнозируемыми и фактическими точками данных в обучающем наборе модель будет иметь высокое смещение и низкую дисперсию или высокую дисперсию.

Причины недообучения

Недостаточная подгонка часто возникает, когда модель слишком проста или ей не хватает сложности, чтобы зафиксировать основные закономерности в данных. Если выбранная модель недостаточно выразительна или имеет ограниченные возможности для представления взаимосвязей между переменными, она может с трудом адекватно соответствовать обучающим данным. Это может привести к недообучению.
В некоторых случаях из-за недостаточного времени обучения модели может произойти недообучение. Недостаточное время обучения не позволяет модели полностью изучить и зафиксировать сложные шаблоны, присутствующие в наборе данных, что приводит к неоптимальной производительности.
Отсутствие или неадекватное включение соответствующих функций в модель может способствовать недообучению. Если модель не имеет доступа к важной информации или не включает соответствующие переменные, необходимые для точных прогнозов, это может привести к недообучению.
Различные алгоритмы имеют разные уровни сложности и предположения о данных. Если алгоритм выбран слишком простым для рассматриваемой задачи, это может привести к недостаточной подгонке. Крайне важно выбрать алгоритм, который приспосабливается к сложности и характеристикам данных, чтобы избежать недообучения.

Сравнение переобучения и недообучения

Давайте рассмотрим ключевые различия между переобучением и недообучением и то, как они влияют на производительность моделей машинного обучения.

Определение:

Переоснащение: когда модель чрезмерно сложна и слишком тесно связана с обучающими данными, она становится чрезмерно сложной.

Недостаточное приспособление: это происходит из-за упрощенного характера модели, которая не может уловить основные закономерности и, следовательно, не соответствует требованиям.

Производительность:

Переобучение: низкая ошибка обучения, но высокая ошибка теста. Он хорошо работает на обучающих данных, но плохо на неизвестных данных.

Недообучение: высокая ошибка обучения и высокая ошибка теста. Плохо работает на данных обучения и тестирования.

Обобщение:

Переоснащение: Плохая способность обобщать новые, невидимые данные. Модель может стать слишком специализированной для подбора обучающих данных, что сделает ее менее эффективной при прогнозировании новых данных.

Недообучение: ограниченная способность обобщать новые данные. Модель не может отразить сложность и закономерности, присутствующие в данных, что приводит к некачественным прогностическим возможностям.

Сложность:

Overfitting: Чрезвычайно сложная модель. Пытается зафиксировать каждую деталь обучающих данных, включая шум и выбросы.

Underfitting: чрезмерно простая модель. Не удается удовлетворительно представить отношения и сложности в данных.

Методы предотвращения переобучения и недообучения

Можно использовать различные практические методы и стратегии, чтобы предотвратить переоснащение или недообучение моделей машинного обучения. Эти стратегии направлены на достижение правильного баланса между сложностью версии и обобщением. Вот несколько мощных подходов:

Регуляризация:

Методы регуляризации, такие как регуляризация L1 и L2, добавляют предел штрафа к функции потерь модели. Этот штраф не позволяет модели придавать чрезмерное значение отдельным функциям и помогает контролировать сложность модели. Регуляризация предотвращает переоснащение, ограничивая способность модели приспосабливаться к шуму или выбросам в обучающих данных.

Перекрестная проверка:

Перекрестная проверка — это метод сравнения общей производительности версий и выбора подходящих гиперпараметров. Разделяя данные на несколько подмножеств и непрерывно обучая и оценивая модель на различных комбинациях этих подмножеств, перекрестная проверка обеспечивает более надежную меру производительности модели. Это помогает предотвратить переоснащение, позволяя более точно оценить обобщаемость модели.

Выбор функции:

Выбор функций включает в себя определение наиболее подходящих функций для обучения модели. Выбирая информативные функции и исключая нерелевантные или избыточные функции, выбор функций помогает уменьшить сложность модели и сосредоточиться на наиболее влиятельных факторах. Это выделяет наиболее важные сигналы в данных, тем самым предотвращая переоснащение и улучшая обобщение модели.

Ранняя остановка:

Досрочное прекращение включает в себя мониторинг производительности модели на наборе валидаторов во время обучения. Обучение прекращается, когда производительность модели на валидаторе начинает ухудшаться или стабилизироваться. Это предотвращает переобучение, не позволяя модели переобучать обучающие данные. Ранняя остановка помогает найти оптимальную точку, в которой модель достигает хорошей производительности без потери обобщения.

Заключение

В заключение следует отметить, что переоснащение и недообучение являются распространенными проблемами машинного обучения, которые могут значительно снизить производительность модели. Переоснащение происходит, когда модель становится слишком сложной и слишком близко подходит к обучающим данным, в то время как недообучение происходит, когда модель слишком проста для захвата основных закономерностей. Эти проблемы приводят к низкой производительности как для обучающих, так и для тестовых данных и ограничивают способность модели делать точные прогнозы.

Для борьбы с переоснащением используются такие методы, как регуляризация, перекрестная проверка и выбор признаков, чтобы контролировать сложность модели и улучшать обобщение. Недообучение можно уменьшить, увеличив сложность модели, включив более важные функции и выбрав соответствующий алгоритм. Применяя эти методы, специалисты по машинному обучению могут создавать модели, обеспечивающие правильный баланс между сложностью и обобщением, что приводит к более надежным и точным прогнозам.