Разбиране на свръхконтрола в машинното обучение

Свръхконтролиран се отнася до ситуация, при която моделът е твърде прецизен и улавя шума в данните, което води до лоша производителност на обобщение. С други думи, моделът пренастройва данните за обучение и не се обобщава добре към нови, невиждани данни.

В свръхконтролиран модел коефициентите на характеристиките са твърде големи и моделът е в състояние да пасне на шума в точни данни, но тази прецизност идва с цената на лошо обобщение. Моделът става твърде специализиран за данните за обучение и не успява да улови основните модели в данните.

За да се избегне свръхконтрол, е важно да се използват подходящи техники за регулиране, като L1 или L2 регулиране, за да се санкционират големите коефициенти и да се предотврати пренастройването. Освен това, техники като кръстосано валидиране могат да се използват за оценка на производителността на модела върху нови данни и предотвратяване на пренастройване.