Overfit in Machine Learning

Inzicht in geschikte gegevens

Overweeg een spreidingsplot van gegevenspunten. Een machine-learningmodel, zoals een lineaire regressie, heeft als doel de lijn te vinden die het beste past bij deze punten. Deze "lijn van best fit" geeft aan hoe het model de relatie tussen de variabelen begrijpt.

Het model kan dan deze aangeleerde relatie gebruiken om de waarde van de ene variabele te voorspellen op basis van de andere.

Het succes van een machine learning-model en AI-training in het algemeen hangt af van het generalisatievermogen ervan. Dit betekent dat het nauwkeurig de resultaten moet voorspellen van nieuwe, ongeziene gegevens, niet alleen de gegevens waarop het was getraind. 

Voor een goede generalisatie moet het juiste evenwicht worden gevonden in het aanpassen van gegevens. Als het model te eenvoudig is, kan het de complexiteit van de gegevens niet vastleggen, wat leidt tot onvoldoende plaatsing.

Omgekeerd, als het model of het neurale netwerk te complex is, kan het de nuances van de trainingsgegevens overbenadrukken, wat tot overfitting leidt.

Dit delicate evenwicht is cruciaal voor het ontwikkelen van effectieve machine-learningmodellen. In de volgende secties onderzoeken we het probleem van overfitting, waarbij we de oorzaken, gevolgen en mitigatiestrategieën onderzoeken.

Overfitting vindt plaats wanneer een model de trainingsgegevens "te goed" leert. In plaats van de onderliggende patronen en relaties vast te leggen, worden de specifieke nuances en ruis in de trainingsgegevens onthouden.

Het is alsof u probeert een curve door een set punten te laten lopen. Een overfit model zou door elk punt gaan, waardoor een zeer complexe curve ontstaat die elk detail, inclusief willekeurige fluctuaties, opvangt.

Hoewel dit indrukwekkend lijkt op de trainingsgegevens, is het schadelijk voor de prestaties van het model op nieuwe gegevens. Wanneer het model gepresenteerd wordt met ongeziene gegevens, slaagt het er niet in om te generaliseren en maakt het onnauwkeurige voorspellingen, net zoals het onthouden van de antwoorden in plaats van de concepten te begrijpen.

De gevolgen van overfitting kunnen aanzienlijk zijn voor AI-oplossingen, vooral in reële toepassingen:

• Slechte voorspellende nauwkeurigheid: Het model presteert goed op trainingsdata maar slecht op nieuwe data, wat leidt tot onbetrouwbare voorspellingen.
   
• Misleidende inzichten: Overfit modellen kunnen leiden tot onjuiste conclusies over de relaties binnen de gegevens.
   
• Verminderde robuustheid: Het model wordt uitermate gevoelig voor kleine variaties in de gegevens, waardoor het instabiel wordt en gevoelig is voor fouten.

Inbouw is een veelvoorkomende uitdaging bij machine learning, met name bij complexe modellen en beperkte trainingsgegevens.

Het onderkennen en aanpakken van dit probleem is van cruciaal belang voor het bouwen van effectieve en betrouwbare machine-learningsystemen. In de volgende secties zullen we onderzoeken hoe u overfitting kunt detecteren en verschillende preventiestrategieën kunt bespreken.

Het vinden van de juiste balans in het trainen van een machine learning-model is cruciaal voor succes. Twee veelvoorkomende valkuilen die de prestaties van een model kunnen hinderen zijn overfitting en underfit.

In beide scenario's kan het model niet goed worden veralgemeend naar nieuwe, onzichtbare gegevens, maar deze komen voort uit verschillende problemen binnen het trainingsproces.

Er is sprake van onvoldoende plaatsing wanneer het model te simplistisch is om de onderliggende patronen in de gegevens vast te leggen. Dit gebeurt vaak wanneer het model te weinig parameters heeft of niet complex genoeg is om de relaties tussen de variabelen weer te geven.

Een underfit-model zal slecht presteren op training en nieuwe data omdat het niet effectief de structuur van de data kan leren.

Overfitting gebeurt daarentegen wanneer het model te complex is. Het leert de trainingsgegevens ook goed, en legt de onderliggende patronen, ruis en willekeurige fluctuaties vast die specifiek zijn voor die gegevens.

Hoewel een overfit-model een hoge nauwkeurigheid van de trainingsgegevens kan bereiken, kan het niet naar nieuwe gegevens worden veralgemeend. Het heeft de trainingsset onthouden in plaats van de onderliggende relaties te leren.  

Het ideale model ligt in de middengrond, het vastleggen van de essentiële patronen zonder al te gevoelig te zijn voor de ruis in de trainingsdata. Dit evenwicht zorgt ervoor dat het model effectief kan generaliseren en nieuwe, onzichtbare gegevens nauwkeurig kan voorspellen.

Manieren om overfitting te voorkomen

Overfitting is een veelvoorkomende uitdaging in machine learning, maar gelukkig zijn er verschillende strategieën om de effecten ervan te verzachten en modellen te bouwen die goed generaliseren. Dit zijn enkele van de meest effectieve technieken:

Data-augmentatie

Het vergroten van de grootte en diversiteit van uw trainingsgegevens kan overfitting aanzienlijk verminderen. Data augmentation technieken impliceren het creëren van nieuwe trainingsvoorbeelden door bestaande lichtjes te wijzigen.

Dit kan rotaties, omwentelingen, gewassen, het toevoegen van ruis van afbeeldingen of het parafraseren van tekstgegevens omvatten. Door het model bloot te stellen aan een breder scala aan variaties is het minder waarschijnlijk dat het zich zal concentreren op de specifieke nuances van de oorspronkelijke trainingsset.

Functie selecteren

Door relevante functies zorgvuldig te selecteren kan worden voorkomen dat het model ruis en irrelevante patronen leert. Door alleen de meest essentiële functies te identificeren en te gebruiken, kunt u het model vereenvoudigen en de neiging tot overvullen verminderen.

Functieselectietechnieken omvatten het analyseren van scores voor het belang van functies, het gebruik van dimensionaliteitsreductiemethoden zoals PCA of het inzetten van domeinexpertise om relevante variabelen te kiezen.

regularisatie

Regularisatietechnieken voegen sancties toe aan de complexiteit van het model. Dit ontmoedigt het model om te complexe functies te leren en helpt het beter te generaliseren. Standaardregularisatiemethoden omvatten L1- en L2-regularisatiemethoden, die sancties toevoegen aan de grootte van het gewicht van het model.

Andere methoden

Er zijn tal van andere manieren om ervoor te zorgen dat uw ML-model geen gegevens overtreft. Hier zijn een paar suggesties:

• Kruisvalidatie: hierbij worden de gegevens in meerdere vouwen gesplitst en wordt het model getraind op verschillende combinaties van deze vouwen. Dit biedt een robuustere schatting van de prestaties van het model en helpt bij het detecteren van overfitting door het te evalueren op verschillende subsets van de gegevens.  
   
• Vroeg stoppen: Monitor de prestaties van het model op een validatieset tijdens de training. Stop het trainingsproces als de prestaties op de validatieset beginnen te vlakken of af te nemen, zelfs als de prestaties op de trainingset blijven verbeteren. Dit voorkomt dat het model de trainingsgegevens te specifiek blijft leren.
   
• Ensemble-methoden: Ensemble-methoden combineren voorspellingen van meerdere modellen om generalisatie te verbeteren. Technieken zoals het in zakken doen en opvoeren kunnen overfitting verminderen door het gemiddelde te nemen van de vooroordelen van individuele modellen en een robuustere algehele voorspelling te maken.
   
• Eenvoudigere modellen: Soms is de beste oplossing een eenvoudiger model met minder parameters te kiezen. Als een eenvoudiger model prestaties levert die vergelijkbaar zijn met die van een complexer model, dan heeft het vaak de voorkeur omdat de kans kleiner is dat het model overfit wordt.

Door deze strategieën te gebruiken, kunt u effectief voorkomen dat er teveel apparaten worden aangebracht en machine learning-modellen ontwikkelen die robuust en betrouwbaar zijn en goed kunnen worden veralgemeend naar nieuwe, onzichtbare gegevens.

Andere machine learning-uitdagingen om op te letten

Hoewel overfitting een aanzienlijk obstakel in machine learning is, is het niet de enige uitdaging voor ML-beoefenaars. Verschillende gerelateerde problemen kunnen ook de prestaties en generalisatiemogelijkheden van een model belemmeren. Hier zijn enkele belangrijke zaken om op te letten:

• Gegevenslek: Gegevenslekkage treedt op wanneer informatie uit de trainingsgegevens onbedoeld "lekt" in de validatie- of testgegevens. Dit kan leiden tot al te optimistische schattingen van de prestaties en een vals vertrouwen in het generalisatievermogen van het model. Veel voorkomende oorzaken van gegevenslekken zijn het gebruik van functies die niet beschikbaar zijn tijdens de voorspellingstijd of het onjuist splitsen van de gegevens.
   
• Klasse-onbalans: Klasse-onbalans treedt op wanneer een klasse aanzienlijk groter is dan andere klassen in de gegevensset. Dit kan het model naar de meerderheidsklasse doen overhellen en leiden tot slechte prestaties op de minderheidsklasse, zelfs als de algehele nauwkeurigheid hoog lijkt. Technieken zoals oversampling, ondersampling of het gebruik van functies voor gewogen verliezen kunnen helpen om klassenonbalans aan te pakken.
   
• Conceptdrift: Conceptafwijking verwijst naar het verschijnsel waarbij de relatie tussen de invoerkenmerken en de doelvariabele in de loop van de tijd verandert. Dit kan van invloed zijn op de prestaties van het model, omdat de gegevens die het tegenkomt in de echte wereld afwijken van de gegevens waarop het is getraind.  Strategieën zoals online leren, het hertrainen van modellen en het monitoren van veranderingen in prestaties kunnen helpen bij het aanpassen aan de drift van concepten.
   
• Vertekening in gegevens: Machine learningmodellen zijn alleen zo goed als de gegevens waarop ze zijn getraind. Als de trainingsgegevens vooroordelen bevatten, zal het model deze waarschijnlijk bestendigen in zijn voorspellingen, wat zal leiden tot oneerlijke of discriminerende resultaten. Het is essentieel om potentiële vooroordelen in de gegevens zorgvuldig te onderzoeken en aan te pakken voordat u het model traint.